1. 需求因为项目需要，需要多次登录某网站抓取信息。所以学习了验证码的一些小知识。文章参考的部分内容。需要程序识别的验证码格式如图所示：，这个图片符合固定大小，固定位置，固定字体，固定颜色的范围，实现起来相对简单。验证码识别基本分四步，图片预处理，分割，训练，识别。为便于演示，我这里分更多的步骤。BTW：如果是形如：的验证码，请参考：如果是形如：的验证码，请参考：如果是形如：的验证码，请参考：更多
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2024-02-26 16:18:11
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windows 10环境下安装Tesseract-OCR与python集成 我的环境win10+python3.7 +opencv3.4前言Tesseract是一个开源的ocr引擎，可以开箱即用，项目最初由惠普实验室支持，1996年被移植到Windows上，1998年进行了C++化。在2005年Tesseract由惠普公司宣布开源。2006年到现在，都由Google公司开发。官网宣传目前支持100
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2024-04-11 13:10:41
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作者：kerlomz网上关于验证码识别的开源项目众多，但大多是学术型文章或者仅仅是一个测试 demo，那么企业级的验证码识别究竟是怎样的呢？1. 前言网上关于验证么识别的开源项目众多，但大多是学术型文章或者仅仅是一个测试 demo，那么企业级的验证码识别究竟是怎样的呢？前方高能预警，这是一个生产水准的验证码识别项目，笔者可以向你们保证，它一定会是各位所见过的文章中最实用的，你甚至可以不需要懂代码写
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2024-06-19 06:36:05
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首先所需要的环境：（我用的是Python2的，可以选择python3，具体遇到的问题自行解决，目前我这边几百万的数据量爬取）环境：
Python 2.7.10
Scrapy Scrapy 1.5.0 第三方库： PyMySQL==0.8.0
Scrapy==1.5.0
pytesseract==0.2.0
pip==10.0.1
Pillow==5.1.0
logger==1.4
bs4=
ocr图片识别通常可以利用tesserocr模块，将图片中内容识别出来并转换为text并输出Tesserocr是python的一个OCR识别库，是对tesseract做的一层python APT封装。在安装Tesserocr前，需要先安装tesseracttessrtact文件：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/python安装tessocr:
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2023-07-17 21:27:30
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# JavaScript 验证码去噪的探索
验证码广泛应用于在线注册、登录等场景，用于防止恶意机器人自动访问。然而，验证码通常存在噪声，影响用户识别。本文将探讨如何利用 JavaScript 对验证码进行去噪处理，提高其可读性。
## 1. 验证码的基本概念
验证码（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and H
原创
2024-10-26 07:20:33
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# Java验证码去噪的方法
在网站注册、登录等操作中，常常需要输入验证码进行验证，以确保用户是真人而不是机器人。但是有时验证码的图片可能存在噪点或干扰线，影响了识别的准确性。本文将介绍如何使用Java进行验证码的去噪处理，提高验证码识别的准确性。
## 验证码的去噪原理
验证码图片通常包含数字、字母等字符，但可能会受到干扰线、噪点等干扰。去噪的主要原理是通过图像处理技术，对验证码图片进行预
原创
2024-05-12 05:14:48
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处理前图像：
处理后图像
代码
#coding:utf8
import os
from PIL import Image,ImageDraw,ImageFile
import numpy
import pytesseract
import cv2
import imagehash
class pictureIdenti:
# 点降噪
def clearNo
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2018-09-25 16:32:00
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对于类似以下简单的验证码的识别方案：1、234、 1、建库：切割验证码为单个字符，人工标记，比如：A。 2、识别：给一个验证码：切割为单个字符，在库中查询识别。/***
* author:chzeze
* 识别验证码并返回
* train_path 验证码字母图库位置
* 验证码图片缓存位置：Configuration.getProperties("web_save_p
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2023-07-13 22:37:00
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基本思路是使用opencv来把随机生成的字符，和随机生成的线段,放到一个随机生成的图像中去。 虽然没有加复杂的形态学处理，但是目前看起来效果还不错 尝试生成1000张图片，但是最后只有998张，因为有有重复的，被覆盖掉了。 代码如下：import cv2
import numpy as np
line_num = 10
pic_num = 1000
path = "./imgs/"
de
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2023-06-09 00:25:23
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UI自动化测试时，需要对验证码进行识别处理，有很多方式，每种方式都有自己的特点，以下是一些常用处理方法，仅供参考。01 去掉验证码从自动化的本质上来讲，主要是提升测试效率等，但是为了去研究验证码以及提升验证码的识别效率，是需要投入比较大的时间的；去掉验证码无疑是最简单的方式，而且对于开发而言这样做，工作量也不是很大；但是建议在测试环境使用，生产环境禁用，因为存在安全问题。02 设置万能
1.准备阶段 滑动验证码我们可以直接用GEETEST的滑动验证码。 打开网址：https://www.geetest.com/ ，找到技术文档中的行为验证，打开部署文档，点击Python，下载ZIP包。 ZIP包下载地址：https://github.com/GeeTeam/gt3-python-sdk/archive/master.zip 解压，找到django_demo，为了
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2023-09-22 07:08:23
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作者 l 上海小胖验证码是web开发中不可缺少的元素，而python又提供了非常多的验证码模块帮助大家快速生成各种验证码。那你知道验证码生成的原理吗？所谓知其然，还要知其所以然。面试中，面试官不会因为你对框架很熟悉就夸赞你。那今天小胖就带大家一层一层拨开验证码的衣服，看看其中的小奥秘 -演示环境- 操作系统：windows10- python版本：python 3.7- 代码编辑器：pycharm
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2024-08-27 14:54:23
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python+selenium 验证码处理 1、针对公司内部的项目有两个方法， （1）设置一个万能验证码，只要每次填写这个验证码就可以验证通过 （2）将手机号设置为白名单，只要输入特定的手机号，则不校验验证码 2、针对外部项目则可使用下面的方法 （3）截取验证码部分并使用图片识别技术识别（3）通过截取验证码图片import time
import pytesseract
from PIL impo
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2024-08-22 10:56:06
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文章目录一、生成数字加减验证码二、糊涂工具类生产验证码三、Happy-captcha生产验证码四、easy-captcha生成验证码五、Kcaptcha生成验证码 一、生成数字加减验证码1、工具类：/**
* @Author: Mr.ZJW
* @Date: 2022-04-20 8:59
* @Description: 验证码工具类
*/
@Data
public class Imag
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2023-08-17 01:13:54
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验证码的生成与识别目录1.验证码的制作2.卷积神经网络结构3.训练参数保存与使用4.注意事项5.代码实现(python3.5)6.运行结果以及分析1.验证码的制作深度学习一个必要的前提就是需要大量的训练样本数据，毫不夸张的说，训练样本数据的多少直接决定模型的预测准确度。而本节的训练样本数据(验证码：字母和数字组成)通过调用Image模块(图像处理库)中相关函数生成。安装：pip install p
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2024-09-11 10:17:25
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一 前期准备Python生成随机验证码，需要使用PIL模块。安装：pip3 install pillow二 基本使用2.1 创建图片# 方式一：存储在硬盘中
from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont
f = open('code.png', 'wb')
img = Image.new(mode='RGB', size=(120, 30),
验证码通常是为了区分用户是人还是计算机，也可以防止破解密码、刷票等恶意行为，而客户端上多数会用在关键操作上，比如购买、登录、注册等场景。现在验证码的种类样式也特别多，今天教大家如何用Python做出滑动拼图验证码吧~接入KgCaptcha访问凯格行为验证码官网，注册账号后登录控制台，申请开通后系统会分配一个唯一的AppId、AppSecret。 前端代码<script src="https
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2023-07-13 14:43:51
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一、time模块三种时间表示在Python中，通常有这几种方式来表示时间：时间戳(timestamp) ： 通常来说，时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。（从1970年到现在这一刻一共有多少秒）我们运行“type(time.time())”，返回的是float类型。如 time.time()=1525688497.608947格式化的时间字符串（字符
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2024-06-15 13:40:29
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1.输入式验证码这种验证码主要是通过用户输入图片中的字母、数字、汉字等进行验证。如下图 解决思路：这种是最简单的一种，只要识别出里面的内容，然后填入到输入框中即可。这种识别技术叫OCR，这里我们推荐使用Python的第三方库，tesserocr。对于没有什么背影影响的验证码如图2，直接通过这个库来识别就可以。但是对于有嘈杂的背景的验证码这种，直接识别识别率会很低，遇到这种我们就得需要先处理一下图片
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2023-07-30 21:07:50
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