ddddocr识别验证码

from ddddocr import DdddOcr
import requests
from urllib.parse import urlparse
import urllib3

# 禁用 SSL 警告
urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)

class CaptchaRecognizer:
    def __init__(self):
        # 初始化 ddddocr
        self.ocr = DdddOcr(show_ad=False)

    def is_url(self, path):
        """检查是否是URL"""
        try:
            result = urlparse(path)
            return all([result.scheme, result.netloc])
        except:
            return False

    def get_image_content(self, path, timeout=10):
        """获取图片内容,支持本地文件和网络URL"""
        try:
            if self.is_url(path):
                # 下载网络图片
                response = requests.get(
                    path,
                    headers={
                        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'
                    },
                    verify=False,
                    timeout=timeout
                )
                if response.status_code == 200:
                    return response.content
                raise Exception(f"下载图片失败: HTTP {response.status_code}")
            else:
                # 读取本地文件
                with open(path, 'rb') as f:
                    return f.read()
        except Exception as e:
            print(f"获取图片失败: {str(e)}")
            return None

    def recognize(self, image_path, timeout=10):
        """识别验证码图片
       
        Args:
            image_path: 图片文件路径或URL
            timeout: 网络请求超时时间(秒)
           
        Returns:
            str: 识别结果,失败返回None
        """
        try:
            # 获取图片内容
            image_bytes = self.get_image_content(image_path, timeout)
            if not image_bytes:
                return None
               
            # 识别验证码
            result = self.ocr.classification(image_bytes)
            return result
           
        except Exception as e:
            print(f"识别失败: {str(e)}")
            return None

def recognize_captcha(image_path, timeout=10):
    """便捷函数,直接识别验证码
   
    Args:
        image_path: 图片文件路径或URL
        timeout: 网络请求超时时间(秒)
       
    Returns:
        str: 识别结果,失败返回None
    """
    recognizer = CaptchaRecognizer()
    return recognizer.recognize(image_path, timeout)

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 方式1:使用便捷函数
    result = recognize_captcha("http://**.*.*/captcha.jpg")
    print(f"识别结果1: {result}")
   
    # 方式2:使用类
    recognizer = CaptchaRecognizer()
    result = recognizer.recognize("http://*.*.*.*/captcha.jpg")
    print(f"识别结果2: {result}")

### 回答1: 当然可以! ddddocr是一款OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)工具,它可以识别图片中的文字。在识别验证码方面,ddddocr也同样可以派上用场。 例如,你可以使用ddddocr识别一张验证码图片,然后将识别出的文字输入到相应的表单中,以完成验证码的验证过程。 例如,在登录一个网站时,你需要输入用户名和密码,同时还需要输入一张图片中的验证码。此时,你可以使用ddddocr识别图片中的验证码,将识别出的文字输入到相应的表单中,然后点击“登录”按钮,就可以完成登录过程。 ### 回答2: ddddocr是一个能够识别验证码OCR技术。OCR是光学字符识别(Optical Character Recognition)的简称,它可以将图像中的文字转换为可编辑和可搜索的文字。而ddddocr专注于验证码识别,能够自动识别各种形式的验证码,如文字验证码、数字验证码、字母验证码等。 举个例子,假设我们登录某个网站时,需要输入一个验证码来验证我们的身份。验证码是由一组数字和字母组成的图片,如"K98DH"。我们可以使用ddddocr识别这个验证码。首先,我们将验证码图片上传到ddddocr的平台上,然后等待一段时间,ddddocr会自动识别验证码中的文字内容,即"K98DH"。然后,我们将识别结果输入到登录页面中,通过验证,成功登录。 从上述例子可以看出,ddddocr识别能力较强,可以准确地识别出各种形式的验证码,并且快速地提供识别结果。这样,我们无需手动输入或通过其他复杂的方式来解决验证码验证的问题,节省了时间和精力。此外,ddddocr还提供了API接口,可以方便地集成到自己的应用程序中,提供验证码识别的功能。总之,ddddocr验证码识别功能在实际应用中具有很大的价值和意义。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值