验证码(CAPTCHA,“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)是一种询问-响应测试,用来判断用户是否是人类。验证码主要用于注册或登陆页面。在这
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2024-08-08 17:01:31
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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tesseractpython安装tessocr: 下载对应的.whl文件安装（这个包pip方式容易出错）tesseract 与对应的tesserocr:实现代码
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2024-05-27 21:23:40
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Android 获取验证码位数的过程记录
在现代应用中，获取验证码是用户身份验证的重要一环。然而，不同的应用可能需要不同位数的验证码。在这篇博文中，我将详细记录如何实现Android获取验证码位数的问题，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用。
## 环境准备
要开始，我们需要确保开发环境的准备工作。下面是一些前置依赖，以及版本兼容性矩阵。
### 前置依赖安装
第一步：手机号验证码登录的过程：1、页面输入手机号，点击获取验证码。2、后端收到手机号，校验手机号格式的正确性，然后调用短信网关发送验证码， 短信网关只是负责发送短信， 要发送的手机号和短信内容是我们的系统给短信网关的， 所以我们系统肯定在一个地方存这个手机号和验证码的对应关系， 有可能缓存（redis），有可能数据库，也有可能其他地方。3、手机收到短信验证码。4、页面输入验证码点击提交。5、系统
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2023-11-07 15:10:34
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本篇文章主要讲了如何利用python自动注册网站（自动识别验证码）
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2023-06-16 08:06:48
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# Python条码位置
## 概述
条码是一种将数字或字母等信息编码成一组黑白线条的图形标记，常用于商品标签、物流追踪等领域。在许多应用场景中，我们需要使用Python来识别和定位条码的位置。本文将介绍如何使用Python中的一些库来实现条码位置的识别和定位。
## 条码识别库
Python中有几个常用的条码识别库，包括`zbar`、`pyzbar`、`pyzbar-py`和`openc
原创
2023-12-20 09:22:13
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在当今的互联网应用中，滑块验证码是一种广泛使用的身份验证方式。然而，许多情况下我们需要在自动化测试或爬虫场景中获取滑块验证码的缺口位置，以便进行模拟操作。本文将详细介绍如何利用 Java 获取滑块验证码缺口位置的过程，包括业务背景、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及生态扩展。
## 背景定位
滑块验证码广泛应用于防范恶意爬虫和自动化攻击。成功获取滑块验证码的缺口位置可以帮助我们实现自动
首先我之前是有定义一张表专门用来记录手机验证码的第二步： 我们来写视图函数 viewset思路逻辑：1、验证前端传过来的手机号是否已注册 2、验证手机号是否正确（正则表达式） 3、获取验证码的频率控制（60s）获取验证码其实就是在数据库里面新增一条记录，因此我们的viewset 要继承mixins 里面的 CreateModelMixin1 跟2 的验证 我们可以放在seri
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2023-05-30 19:23:52
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本篇文章主要讲述的是如何自动获取短信验证码和如何自动获取图片验证码，并写入到对应的输入框中（以下均使用微博的找回密码作为示例）获取短信验证码的方法有三种，如下所示：在手机的通知栏中获取短信内容通过监控手机日志获取短信验证码通过redis获取短信验证码以下只写出第一种在通知栏中获取短信内容的方法，后续两种方法会在后面进行分享。获取图片验证码的方法：通过百度的OCR文字识别，进行识别获取图片中的字母、
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2023-08-02 22:56:26
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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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文章目录1. 环境准备1.1 安装pillow 和 pytesseract1.2 安装Tesseract-OCR.exe1.3 更改pytesseract.py的ocr路径2. 测试识别效果3. 实战案例--实现古诗文网验证码自动识别登录 1. 环境准备1.1 安装pillow 和 pytesseractpython模块库需要 pillow 和 pytesseract 这两个库，直接pip in
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2023-08-02 09:05:49
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关键字：Python,SVM,字符验证码,机器学习,验证码识别1 概述基于Python使用SVM识别简单的验证字符串的完整代码开源分享。因为目前有了更厉害的新技术来解决这类问题了，但是本文作为初级入门方法，还是具有一定的学习意义的，所以就将源码和相关的素材开源出来。本文虽然已经不具备太强的实战性和迁移性，但是主要希望能够是以一个有趣的应用点来让对机器学习有兴趣的同
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2024-07-30 14:06:00
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准备工作首先找到确定这次要识别的验证码 然后从某网站上下载大量同类型的验证码，人工标记上每个验证码的数值，由于此验证码识别容易就只标记了20个开始预处理图片图片是彩色的，我们要先让其变得简单变成灰度图像。“灰度图像上每个像素的颜色值又称为灰度，指黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255，白色为255，黑色为0。所谓灰度值是指色彩的浓淡程度，灰度直方图是指一幅数字图像中，
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2023-08-24 12:25:28
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系统版本： CentOS 7.4Python版本： Python 3.6.1在现在的WEB中，为了防止爬虫类程序提交表单，图片验证码是最常见也是最简单的应对方法之一。1.验证码图片的生成在python中，图片验证码一般用PIL或者Pillow库实现，下面就是利用Pillow生成图片验证码的代码：#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Au
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2024-08-01 09:21:28
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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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00 识别涉及技术验证码识别涉及很多方面的内容。入手难度大,但是入手后,可拓展性又非常广泛,可玩性极强,成就感也很足。验证码图像处理验证码图像识别技术主要是操作图片内的像素点,通过对图片的像素点进行一系列的操作,最后输出验证码图像内的每个字符的文本矩阵。 1.读取图片 2.图片降噪 3.图片切割 4.图像文本输出验证字符识别验证码内的字符识别主要以机器学习的分类算法来完成,目前我所利用的字
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2023-09-03 11:09:51
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解决验证码的方法：方法一：让开发帮忙去掉验证码代码，重新部署环境。（不推荐）方法二：弄个万能验证码，每次登陆都可以登陆。（不推荐）方法三：用cookie添加登陆名和密码避开验证码的方式。（我还不会）方法四：老老实实获取验证码。（重点讲这个）采用方法四需要引用第三方库：pytesseract，该库依赖于Tesseract，所以需要先安装Tesseract。1、安装Tesseract模块
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2023-09-05 15:12:46
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2023-05-30 15:00:20
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我们在用爬虫对门户网站进行模拟登录是总会有输入图片验证码的，例如这种那我们怎么解决这个问题实现全自动的模拟登录呢？只要思想不滑坡，办法总比困难多。我这里使用的是百度智能云里面的文字识别功能，每天好像可以免费使用个几百次，识别效果也还行，对一般人而言是够用了。接下来说说，怎么使用。首先，打开百度智能云（https://cloud.baidu.com/）进行登入，再进入人工智能->文字识别里创建
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2023-10-09 18:21:06
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$sms = new SMS();
$result = $sms->sendMsg($mobile);
if ($result['result'] == "0") {
$array['status'] = 0;
$array['comment'] = '发送成功...';
$array[
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2023-09-08 12:38:44
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