Python---生成图片验证码

本文详细介绍了一种生成验证码图片的方法,包括如何使用Python的PIL库创建带噪点的图片,以及如何在图片上随机放置由字母和数字组成的验证码。此外,还提供了一个生成随机字符串的简单示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

# -*- coding:utf-8 -*-
import random
import string
from PIL import Image, ImageFont, ImageDraw, ImageFilter

def get_str():
    '''获取单个随机字符:string.digits + string.ascii_letters =0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'''
    return random.choice(string.digits + string.ascii_letters)

def get_color():
    '''返回颜色元组'''
    return (random.randint(64,200),random.randint(64,200),random.randint(64,200))

def get_pic(num=4):
    '''生成指定验证码个数的验证码图片,默认为4个,每个的大小均为60*60'''
    heigh = 60
    width = heigh * num
    image = Image.new('RGB', (width, heigh), (255, 255, 255))
    draw = ImageDraw.Draw(image)
    font = ImageFont.truetype('ariblk.ttf', 44)
    # 创建图片,画布,以及字体对象

    for x in range(width):
        for y in range(heigh):
            draw.point((x, y), fill=get_color())
            # 画布随机加噪点
    for t in range(num):
        draw.text((60 * t + 10, 0), get_str(), font=font, fill=get_color())
        # 随机获取num个字符,使用指定字体,使用随机颜色
    image = image.filter(ImageFilter.SMOOTH)
    # 模糊处理图片
    image.save('vercode.png')

if __name__ == '__main__':
    num = 4
    get_pic(num)

# 参考:https://blog.youkuaiyun.com/saya_wj/article/details/81664715
import string, random
capta = ''
words = ''.join((string.ascii_letters, string.digits))
for i in range(6):
    capta += random.choice(words)
print(capta)

https://blog.youkuaiyun.com/y41992910/article/details/84244371

https://blog.youkuaiyun.com/qq_37141008/article/details/88696123

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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