captcha

引入 相关的门户网站在进行登录的时候，如果用户连续登录的次数超过3次或者5次的时候，就会在登录页中动态生成验证码。通过验证码达到分流和反爬的效果。 　　- 1.对携带验证码的页面数据进行抓取 　　 - 2.可以将页面数据中验证码进行解析，验证码图片下载到本地 　　 - 3.可以将验证码图片提交给三方平台进行识别，返回验证码图片上的数据值 　　 　　　　 - 云打码平台： 　 　　　　　　 - 1.在官网中进行注册（普通用户和开发者用户） 　　　　　　 - 2.登录开发者用户： 　　　　 - 1.实例代码的下载（开发文档-》调用实例及最新的DLL-》PythonHTTP实例下载） 　　　　 - 2.创建一个软件：我的软件-》添加新的软件 　　　　 -3.使用示例代码中的源码文件中的代码进行修改，让其识别验证码图片中的数据值 代码展示： # 该函数就调用了打码平台的相关的接口对指定的验证码图片进行识别，返回图片上的数据值 def getCode(codeImg): # 云打码平台普通用户的用户名 username = ' bobo328410948 ' # 云打码平台普通用户的密码 password = ' bobo328410948 ' # 软件ＩＤ，开发者分成必要参数。登录开发者后台【我的软件】获得！ appid = 6003 # 软件密钥，开发者分成必要参数。登录开发者后台

点击上方“ Python学习开发 ”，选择“ 加为星标 ” 第一时间关注Python技术干货！ 截止到今天咸鱼已经写了很多期关于 Js 逆向的文章，不过这么多的文章都有一个共同点，都是关于加密参数或者密码加密的解析，很多读者在后台私信希望能够出一些关于滑动验证或者人机验证的分析教程。 于是咸鱼总结了目前遇到过的的验证码类型以及总结出来的相关处理方式和大家聊一聊。 现在市面上的验证码的类型大致有下面几种类型。 图形验证码 比较常见的英文数字组合成的图形验证码，常常辅以各类 干扰线 和 扭曲 图片中的内容达到提高混淆难度的目的，并且通过加长图片中的文字长度提升识别成本。 7位英数-难度高 4位英数-难度中等 4位英数-难度低 像这类验证码的处理方案有很多种，简单给大家概括一下。 难度中低的两类验证码，安装 tesserocr ，通过 OCR 技术结合 Python 的 tesserocr 库可以就可以完成识别。如果验证码中带有简单干扰线可以使用灰度和二值化的方法提高代码的识别率。 常用示例代码： import tesserocr from PIL import Image image = Image .open( 'code2.jpg' ) image = image.convert( 'L' ) threshold = 127 table = [] for i in range(

随着验证码技术的更新换代，传统的验证码识别算法已经越来越无用武之地了。近些年来人工智能迅速发展，尤其是在深度学习神经网络这一块生态尤为繁荣，各种算法和模型层出不穷。 本文来自 Serverless 社区用户「乂乂又又」供稿 今天本文就尝试带大家借助 Kaggle+SCF 快速训练部署一个端到端的通用验证码识别模型，真正的验证码识别从入门到应用的一条龙服务，哈哈哈~ 效果展示 操作步骤 第一步：了解 kaggle 没做过数据科学竞赛的同学，可能不太了解 kaggle 哈。 Kaggle is the world’s largest data science community with powerful tools and resources to help you achieve your data science goals. 这是 kaggle 官网 ）的自我介绍，简单来说 kaggle 是全球最大的数据科学交流社区，上面有许多关于数据科学的竞赛和数据集，并且提供了一些数据科学在线分析的环境和工具，一直以来吸引了全球大批数据科学爱好者，社区极其繁荣。 这里我们主要是用 kaggle 的 Notebooks 服务里的 kernel 环境来快速在云端训练自己的验证码识别模型。 你可能会问在本地训练不可以吗，为啥非得折腾着上云？哈哈，这还真不是折腾，普通人的电脑算力其实是有限的

tensorflow训练验证码识别模型的样本可以使用captcha生成，captcha在linux中的安装也很简单： pip install captcha 生成验证码： # -*- coding: utf-8 -*- from captcha.image import ImageCaptcha # pip install captcha import numpy as np from PIL import Image import random import cv2 import os # 验证码中的字符 number = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'] # alphabet = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', # 'v', 'w', 'x', 'y', 'z'] # ALPHABET = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', # 'V', 'W', 'X',

本节目录 一 geetest前端web中使用 二 xxx 三 xxx 四 xxx 五 xxx 六 xxx 七 xxx 八 xxx 一 geetest前端web中使用 　　 　　下载gt文件， 官网地址 ，下面我们就来完成一下基于geetest的滑动验证怎么做： 　　首先在项目之使用，将我们下载的文件放到我们的项目目录下，我放到了static文件夹下的global文件夹下，然后在项目入口文件main.js中引入，看目录结构： 　　　　 　　然后我们直接就能在各个组件中使用了，首先我们找个案例分析一下：看图 　　　　 　　那么后端返回的这三个数据是什么呢，我们看看看geetest官网怎么说的： 　　我们引入了gt.js之后，就可以使用一个函数叫做 `initGeetest` 初始化函数，这个函数怎么用呢，结合ajax或者axios来用，看代码： ajax({ url: "API1接口（详见服务端部署）",这个url就是我们上面那个例子中的请求路径 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { //请检测data的数据结构， 保证data.gt, data.challenge, data.success有值，你就会发现，这三个数据正好是我们上面这个例子中后端返回给前端的三个数据 initGeetest({ //

一，准备工作：服务端部署 　　下载文件gt.gs:　　https://github.com/GeeTeam/gt3-python-sdk 　　需要说明的是这里的 gt.js 文件，它用于加载对应的验证JS库。 　　1.引入初始化函数　　 　　main.js import '../static/global/gt.js' 　　2.调用初始化函数进行初始化 　　api.js // 滑动验证码api export const getGeetest = ()=> { return Axios.get('captcha_check/')　　// 后端相对应的API .then(res=>res.data) }; // 登陆api export const userLogi = (params)=>{ // 这个参数至少包含用户名和密码，以及滑动验证的3个字段 return Axios.post("account/login/", params) .then(res=>res.data) }; 　　初始化 getGeetest() { this.$api.getGeetest() .then(res => { let data = res.data; //请检测data的数据结构， 保证data.gt, data.challenge, data.success有值 initGeetest({