最近事情其实挺多了，打了一下蓝桥杯的比赛， 还在准备着一些证书的考试， 关于爬虫之类的博客都搁着了一段时间了， 关于我自己确实有点退步了， 实属不该， 其实我自己也是在想， 大三了，到底我是要去考研，还是依然像这样更新换代的学技术， 再或者， 继续钻爬虫这路子， 虽然我也不知道这路走的顺不顺， 自己也有点抓不住光明， 这段时间，大概花了一个多月的晚上吧， 终于把Django 的大致过了一次， 剩下
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2024-02-05 20:11:18
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一、图形验证码识别1.使用tesserocrimport tesserocr
from PIL import Image# 在本地存储一张验证码的图片做测试image = Image.open('test.jpg')
result = tesserocr.image_to_text(image)
print(result)# 直接将文本转为字符串import tesserocr
print(tes
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2023-06-30 22:02:19
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一、验证码处理（一）、图片验证码1. 什么是图片验证码验证码（CAPTCHA）是“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”（全自动区分计算机和人类的图灵测试）的缩写，是一种区分用户是计算机还是人的公共全自动程序。2. 验证码的作用防止恶意破解密码、刷票、论坛灌水、刷页。有效防止某个黑客对某
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2023-07-30 00:53:54
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在web测试和开发爬虫的时候总是会遇到验证码如何识别的问题，验证码总是会有各种各样的线条增加了识别的难度，所以需要对验证码进行预处理，在进行识别，进而提高识别成功的概率。 那么我接触的就有两种方法：1.九宫格 2.去掉背景噪声 1.九宫格 a.先对图片进行灰度处理和二进制处理，以下是实现的代码 im ...
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2021-07-26 16:22:00
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1.环境python3.8pycharm2021.2需要导入包import time
from io import BytesIO
from scipy import signal
from PIL import Image
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from seleniu
WebDriver中实现对特定的Web区域截图方法 二、但在使用python自动化测试中会遇到一个难点，验证码怎么获取，python的webdriver API没有这样接口。 baidu查之，网上只有java的解决方案，python的貌似没有，在这就将python的解决方案写下，以供需要的人参考：
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2017-03-04 00:50:00
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主要开发环境：python SDK版本图片处理库开源的svm机器学习库关于环境的安装，不是本文的重点，故略去。 6 基本流程一般情况下，对于字符型验证码的识别流程如下：准备原始图片素材图片预处理图片字符切割图片尺寸归一化图片字符标记字符图片特征提取生成特征和标记对应的训练数据集训练特征标记数据生成识别模型使用识别模型预测新的未知图片集达到根据“图片”就能返回识别
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2024-08-08 17:19:06
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预期效果：我们要使用 Python下的Pillow实现以下功能 介绍一些 图片验证码：图片验证码是比较传统的验证码形式，图片中除了经过平移、旋转、错切、缩放等基本变换的字母和数字之外，加一些随机线条或其他 干扰因素。安装 pillow：pip install pillow开工：既然要用到验证码，那就先准备好 随机选取的模块导入 字符和数字的 集合（不是数据类型的集合）准备图片需要的用到的工具、Im
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2023-08-11 13:39:52
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# Python处理图片滑动验证码
滑动验证码是一种越来越普遍的身份验证方式，常用于防止恶意行为和机器人攻击。这种验证码要求用户将一个滑块拖动到正确的位置以填补图像缺口。本文将介绍如何使用Python处理图片滑动验证码，并提供相关的代码示例和流程图，帮助大家更好地理解这一过程。
## 1. 概述
滑动验证码通常包含以下几个步骤：
- **获取验证码图片**：从网页提取验证码。
- **图像预
原创
2024-10-04 05:49:13
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目录认识验证码Python图片处理库图片的要素图形验证码认识验证码验证码是用于区分计算机和人为操作的图灵测试，其类别有以下几种：图形验证码：由计算机随机生成的一个字符串，通过给字符串增加噪点、干扰线、变色、变形、重叠和扭曲等组成一张图片来增加识别的难度。滑动验证码：也叫行为验证，滑动验证是通过记录用户在滑动时的滑动速度、每小段的瞬时速度、用户鼠标点击行为和滑动后的匹配程度进行识别是人为操作还是机器
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2023-08-01 16:49:58
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简单介绍常见识别验证码的技术
目录1. 输入式验证码2. 滑动式验证码3.点击式的 图文验证 和 图标选择4.宫格验证码5. 常见识别验证码的技术有哪些？5.1 Tesseract-OCR5.2 人工打码5.3 机器学习5.4 绕过验证码5.5 万能识别库5.6 软件定制5.7 ADSL动态IP服务器原理1. 输入式验证码这种验证码主要是通过用户输入图片
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2023-05-30 10:06:04
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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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有些验证码是中文的，使用的时候可能发现了，并不能支持识别中文，那么我们应该如何解决呢？1、python识别图片中的中文字符-old先来看下默认的情况下识别中文是什么样子的呢，比如我们要识别下图：然后我们写出如下代码：import pytesseract
from PIL import Image
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Progr
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2023-09-27 10:46:44
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这篇文章讲解了如何使用Python识别滑块验证码中的缺口位置。滑块验证码是一种常见的验证码形式，它通过要求用户拖动一个滑块来验证用户的真实性。而识别滑块验证码中的缺口位置是破解滑块验证码的一种常见方式。Python中的图像处理库cv2可以用于识别缺口位置。该过程主要分为三个步骤：读取图片、识别图片边缘和缺口匹配。首先使用imread函数读取背景图片和缺口图片，然后使用Canny函数识别出图片的边缘
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2023-11-01 16:44:39
25阅读
文章目录1. 加载验证码图像Pillow和PIL的对比2. 光学字符识别抽取文本3. 处理复杂的验证码4. 参考文献 本节，将与网页进行交互，根据用户输入返回对应的内容。发送POST请求提交表单；使用cookie登陆网站；用于简化表单提交的高级模块Mechanize。1. 加载验证码图像在分析验证码之前，首先需要从表单中获取该图像。要注意这个图像是从其它url加载过来的还是嵌入在网页中的。
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2023-09-14 17:14:06
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因为需求，所以接触了验证码这一块，原本感觉到会很难，学了之后挺简单的，但后来又发现自己还是too young。。。PIL（python Image Library）目前PIL的官方最新版本为1.1.7，支持的版本为python 2.5, 2.6, 2.7， PIL官方网站：http://www.pythonware.com/products/pil/ 不支持python3，但有高手把它重新编译
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2024-01-22 15:15:34
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# 数字加减验证码图片处理 python
在网络上注册账号、验证身份时，我们经常会遇到验证码的情况。验证码是一种用于区分人类用户和机器的一种技术，在这种情况下，我们可以利用Python进行数字加减验证码图片处理。
## 什么是数字加减验证码图片处理？
数字加减验证码图片处理是一种通过对验证码图片中的数字进行加减运算，来生成新的验证码图片的技术。这种处理方式可以有效地提高验证码的安全性，防止被
原创
2024-04-11 05:12:11
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对于 web 应用来说，大部分的系统在用户登录时都要求用户输入验证码，验证码的类型的很多，有字母数字的，有汉字的，甚至还要用户输入一条算术题的答案的，对于系统来说使用验证码可以有效果的防止采用机器猜测方法对口令的刺探，在一定程度上增加了安全性。 但对于测试人员来说，不管是进行性能测试还是自动化测试都是一个比较棘手的问题。在 WebDriver中并
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2023-12-17 06:37:26
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自动化在一些场景给人带来方便，但是也有一些技术上的难题，比如登录时候会输入验证码。这篇就写一下关于验证码的处理。如果是测试环境，就很简单了，常用的两种办法：1.让开发把验证码注释掉。2.让开发设置一个万能验证码，只要输入这个验证码就能通过。（感觉这个比较靠谱）如果是生产环境，再用上面的办法就不太好了，不过还有另外两种办法（如果不嫌麻烦，测试环境也可以用）：1.使用cookie跳过登录。2.使用验证
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2024-04-07 09:46:59
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主要记录一下：图片验证码1.获取登录界面的图片2.获取验证码位置3.在登录页面截取验证码保存4.调用百度api识别（目前准确率较高的识别图片api）本次登录的系统页面，可以看到图片验证码的位置from selenium import webdriver
import time
from PIL import Image
base_url = '***********'
browser = web
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2023-06-30 14:51:38
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