目录生成验证码图片用opencv-python处理图片制作训练数据集训练模型识别验证码总结与提高源码下载在本节我们将使用sklearn和opencv-python这两个库过掉简单的4位数字验证码，验证码风格如下所示。生成验证码图片要识别验证码，我们就需要大量验证码图片用于机器学习，以下是生成验证码图片的完整代码。# captcha.py
from PIL import Image, ImageDr
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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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
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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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最近在写我们学校的教务系统的手机版，在前端用户执行绑定操作后，服务器将执行登录，但在登录过程中，教务系统中有个运算型的验证码，大致是这个样子的： 下面我们开始实现这个验证码的识别。1、图片读取从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识别结果2、图片灰度化、二值化灰度化，在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个
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2023-09-20 22:45:54
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一、灰度处理，就是把彩色的验证码图片转为灰色的图片。二值化，是将图片处理为只有黑白两色的图片，利于后面的图像处理和识别1 # 自适应阀值二值化
2 def _get_dynamic_binary_image(filedir, img_name):
3 filename = './out_img/' + img_name.split('.')[0] + '-binary
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2023-06-19 10:23:13
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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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文章目录一、识别流程二、部分代码，详细见项目：2.1、图片处理2.2、图片切割三、训练及识别3.1、模型训练3.2、使用训练好的模型进行识别 验证码在爬虫的工作中已经是不可避免的一环，本文将介绍一种传统的验证码识别流程，可以轻松应对一些不是特别复杂的验证码。 一、识别流程流程：灰度–>二值化–>去干扰线及噪点–>切割成单个字符–>标注–>识别学习并得到模型–>
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2023-07-03 20:51:05
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1、介绍 在爬虫中经常会遇到验证码识别的问题，现在的验证码大多分计算验证码、滑块验证码、识图验证码、语音验证码等四种。本文就是识图验证码，识别的是简单的验证码，要想让识别率更高， 识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库。 识别验证码通常是这几个步骤： 1、灰度处理 2、二值化 3、去除边框（如果有的话） 4、降噪 5、切割字符或者倾斜度矫
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2024-02-10 07:41:36
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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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序言大家好鸭， 又是我小熊猫啦?我们在做采集数据的时候，过快或者访问频繁，或者一访问就给弹出验证码，然后就蚌珠了~ 今天就给大家来一个简单处理验证码的方法环境模块Python和pycharm如果还有小伙伴没安装的话，可以在文章最下方扫码获取安装包。这里需要用到一个 ddddocr 模块 ，这是别人开源写好的一个东西，简单又好用，但是精确度差一点点，但是还是非常好用的。如果你追求精确度的话，可以调用
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2023-07-06 20:11:32
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一、环境准备：任务python验证码识别语言python 版本3.7语言工具pycharm 版本2018.2.2工具selenium 版本3.14技术1接口识别库 request技术2图片切割库 pillow二、方法 1、万能能验证码—（缺点：不算模拟用户行为） 2、注释验证码相关的后台代码（缺点：繁琐，需要修改代码） 3、OCR技术（python库缺点，识别率低于20%） 4、保存服务端的coo
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2024-06-20 15:46:51
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前言：验证码是个烦人的小家伙！当然有很多打码平台，可以轻松解决！但可以自己来，干嘛靠别人！有技术不学是傻儿童！今天主要讲opencv来解决验证码！抱着怀里教你！让你向前迈一大步！详细讲，慢慢看！简单易懂！一 .流程：大致分为以下步骤：图片灰度化处理 >>>二值化 >>>降噪>>>分割>>>识别 （一般短
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2023-09-21 07:24:47
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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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学习目标 1、了解 验证码的相关知识 2、掌握 图片识别引擎的使用 3、了解 常见的打码平台 4、掌握 通过打码平台处理验证码的方法1、图片验证码 1.1 什么是图片验证码 验证码（CAPTCHA）是"Completely Autonmated 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
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2024-04-09 11:50:59
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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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极验滑动验证码 现在极验验证码已经更新到了 3.0 版本，截至 2017 年 7 月全球已有十六万家企业正在使用极验，每天服务响应超过四亿次，广泛应用于直播视频、金融服务、电子商务、游戏娱乐、政府企业等各大类型网站对于这类验证，如果我们直接模拟表单请求，繁琐的认证参数与认证流程会让你蛋碎一地，我们可以用selenium驱动浏览器来解决这个问题，大致分为以下几个步骤1、输入用户名，密码2、
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2024-03-26 06:02:08
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Python之极验滑动验证码的识别（教程+案例）def get_tracks(distance, rate=0.6, t=0.2, v=0):
"""
将distance分割成小段的距离
:param distance: 总距离
:param rate: 加速减速的临界比例
:param a1: 加速度
:param a2: 减速度
:par
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2023-12-15 14:22:53
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