验证码识别

这里主要讲了一个识别简单验证码的方式 首先去下载一个Tesseract软件（该软件可以识别一些简单的验证码图片） 下载软件，提取码6pm9 百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1gWRRS-Mcmk3nciBIW9kxuQ 然后下载之后双击exe文件，安装的时候，别勾选后面有download的选项。 安装之后，还要将它加在环境变量path中。 然后打开cmd窗口，输入tesseract -v，如果弹出版本号，则证明安装成功。 测试代码： import pytesseract as pt //导包，并命名为pt from PIL import Image //导包 image = Image . open ( 'C:/Users/A/Desktop/hh.jpg' ) //创建Image的实例 text = pt . image_to_string ( image ) //将实例转换成string print ( text ) 上诉文章内容若有错误，欢迎指出。 来源： CSDN 作者： hua_hs 链接： https://blog.csdn.net/weixin_42336011/article/details/104251731

在自动化测试过程中，经常会遇见有验证码的场景，例如：用户登录，用户支付，用户注册，用户重置密码，身份确认等场景。 验证码主要分为以下几种： 1.图文验证码（普通验证码） 基本由数字，中文，英文等组合而成，用户在文本框中输入验证码进行校验。如下图： 2. 短信验证码 输入手机号，点击获取验证码，将手机上获取到的验证码输入到文本款中进行验证。如下图： 3.滑动验证码 根据提示绘图或者拖动图片完成拼图 或者： 4.识物点击验证码 根据目标（电饭锅）选中图中相关的物体 自动化测试遇到验证码，处理过程： 1.第一种处理办法：修改代码，直接绕过去，取消前后端代码对验证码的校验 适用于场景：主要是 测试需求功能 是否正确，这里暂时对验证码需要不高，可屏蔽。这几种验证码都可以采用这个办法 2.第二种处理方法：万能验证码 适用于场景：主要是 测试需求功能 是否正确，这里暂时对验证码需要不高。相较于第一种而言，不需要隐藏代码，只需要在测试环境中对于所有使用验证码的地方给与通过：图文验证码和短信验证码可设定一个万能验证码，其他两种行为验证码返回true。这几种验证码都可以采用这个办法 3.第三种处理办法：sleep.time(等待时间)，设置等待时间，测试人员手动完成验证码校验。这几种场景都可以使用。优点：不需要修改代码也不需要屏蔽任何代码，同时可以进行验证码与功能联合起来的测试。缺点：不是完全的自动化

1、验证码的识别是有针对性的，不同的系统、应用的验证码区别有大有小，只要处理好图片，利用好pytesseract，一般的验证码都可以识别 2、我在识别验证码的路上走了很多弯路，重点应该放在怎么把图片处理成这个样子，方便pytesseract的识别，以提高成功率 3、原图为： 思想过程： ①不要盲目的去直接用代码识别，识别不出来就怀疑代码有问题或者pytesseract不好用： 先将验证码用图片处理工具处理，一步步得到理想图片，记住处理过程，将处理后的图片直接用pytesseract识别，代码如下： # -*- coding: UTF-8 -*-、 import Image import pytesseract im = Image.open('31.png') aa = pytesseract.image_to_string(out) print aa ②确定图片可以识别后，开始用代码复现你的图片处理过程 # -*- coding: UTF-8 -*_ from PIL import Image from pytesseract import * import PIL.ImageOps def initTable(threshold=140): table = [] for i in range(256): if i < threshold: table.append(0)

验证码（Captcha）基于十道安全栅栏， 为网页、App、小程序开发者打造立体、全面的人机验证，最大程度地保护注册登录、活动秒杀、点赞发帖、数据保护等各大场景下的业务安全。要做自动化脚本程序，就要能识别验证码这一关。 效果如下图： ​ 演示程序结构 在vs2019创建WinForm窗体程序，添加相应的控件 ​ 程序执行 一，使用OpenFileDialog类，可以选择图片文件 ​ 二，使用AspriseOCR.dll,识别图片，主要的函数 strcode = Marshal.PtrToStringAnsi(OCR(path, -1)); ​ 总结 本文演示了，C#使用AspriseOCR.dll，实现纯数字验证码的识别，AspriseOCR的识别效果不是很好，可以使用Replace把识别的错误的加于改进，但是简单的验证码还是解决的。 ​ 来源： https://www.cnblogs.com/channel9/archive/2020/01/15/12196013.html

业务部门提出要做一个客户自助查询的系统，而且这个系统是要公布到互联网上的。这样的话，除了一般常见的防注入、服务器安全外，最简单的就是在用户登录处加一个验证码，可以在一定程度上加大恶意尝试破解用户密码的难度。 在网上搜索了一天的类似内容，做成了一个自己的小程序，与大家共同分享，并将使用过程中的小细节说一下，一则备忘，二则也许能让后来的朋友多了解到一点东西吧。 效果图： 老样子，先上代码。个人的习惯，对于做为系统的纯输出功能的代码，使用ashx文件（一般处理程序）而不是aspx文件，呵呵。 先建立一个verify_code.ashx文件，代码如下： 验证码图片生成程序 <%@ WebHandler Language="VB" Class="verify_code" %>Imports SystemImports System.DrawingImports System.Drawing.Drawing2DImports System.Drawing.ImagingImports System.Drawing.TextImports System.WebImports System.Web.SessionStateImports System.Web.ConfigurationPublic Class verify_code : Implements IHttpHandler,

爬虫学习 07.验证码处理 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。 今日概要 使用云打码平台识别验证码 知识点回顾 session的创建方式 session的作用 proxies参数的作用 高匿，透明代理的区别 今日内容 云打码平台处理验证码的实现流程： 云打码平台处理验证码的实现流程： - 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' #

背景 最近在写一个爬虫的小工具，卡在登录这里。 想爬的网站需要登录才能获取数据，登录又需要输入验证码。 好在验证码是简单的验证码，还可以自己识别试试。 需求分析 1、保存验证码图片 2、识别验证码 3、对识别的验证码进行人工校准 功能实现 1、保存验证码图片 虽然每个网站不一定一样，但是大体的思路是差不多的，我要爬取的网站是后台返回了一个验证码图片和cookie，所以我们需要把这两个东西都存下来。 这里用到了node中的request模块，具体没什么好说的，请求后获取response中的set-cookie，然后再把图片流存下来。 request文档 let cookie = ""; let options = { url: "" headers: { Accept: "*/*", "Accept-Encoding": "utf-8", "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.8", Connection: "keep-alive",'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.132 Safari/537.36',//伪装浏览器 }, method: 'GET', }; let

在实际测试中会遇到登录操作需要验证码验证，一般有以下四种思路： 1.让开发把验证码注释掉 2.设置万能验证码 3.使用Cookie绕过验证码 4.识别验证码 这里演示第三种方法 from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome() #登录页面 driver.get('http://online.xxxx.cn:1223/index.php/admin/Admin/login') driver.add_cookie({'name': 'PHPSESSID', 'value': '0iqiqundpdknoko38abkr7kcl6'}) driver.maximize_window() # 窗口最大化 #登录后页面 driver.get('http://online.fonery.cn:1223/index.php/Admin/Index/index') user = driver.find_element_by_xpath('//dt[@class="name"]') username = user.text if username == 'admin': print('pass') else: print('faild') 获取cookie方法： 1.在浏览器中按F12 2.使用fiidler抓包 来源： CSDN

什么是图形验证码 图形验证码是验证码的一种。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。可以防止：恶意破解密码、刷票、论坛灌水，有效防止某个***对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登陆尝试，实际上用验证码是现在很多网站通行的方式。 既然图形验证码是为了区分机器和人之间的操作，那么我们就可以在图形上绘制一个只有人可以解答的问题。比较常见的是在图片上生成文字验证码，然后用户输入图片上的文字吻合则验证通过。 虽然这种验证方法已经渐渐的被其他更先进的方法所淘汰了（图片上的文字依然可以被程序识别读取），并且前端生成验证码的方式相较于后端安全性不高，但我们的目的只是为了装x，提升程序的安全性只是附带的效果。 登录表单 首先我们需要在在登录表单上额外添加用于输入验证码的FormItem，并且给图形验证码提供一个canvas容器。有时候生成的验证码看不明白，因此需要给验证码添加点击事件用以切换验证码： web前端开发学习Q-q-u-n： ⑦⑧④-⑦⑧③-零①②，分享学习的方法和需要注意的小细节，不停更新最新的教程和学习方法（详细的前端项目实战教学视频）

对于普通的字符型验证码，如果可以分割，那么降噪和二值化以后，就很容易识别了。 这篇博客主演是对验证码进行降噪和二值化。 下面的图片是处理前的验证码和处理后的验证码截图： 下面是登录的验证码： 下面是验证码处理前后的对比 降噪代码不再附加 来源： https://www.cnblogs.com/xuchunlin/p/11314707.html