验证码识别

前沿的基于机器学习建模、多维判断的 滑动验证码 ，不是简单计算滑块偏移量和按键精灵所能应付的，而图形验证码在当前不断发展的OCR、神经网络面前却越来越容易失守。 图形验证码的原理和识别，在三四年前就已经有深刻的分析，利用机器学习和机器视觉，把验证码的文字和背景分离，去除干扰线，分割字符，扭曲还原，机器就可以做到自动识别。K-Means、SVM（支持向量机）的分类效果就不错，对于扭曲，神经网络方法更是提供了很高的成功率。不过那时候节点多的大型网络，运算是比较慢的。但现在，数据量积累越来越丰富，深度神经网络模型越来越好，计算能力越来越强，最重要的是机器学习算法的从业者越来越多，不管是重叠粘连的字符，或者是物体识别，识别率的提升是自然的。 参考： 常见验证码的弱点与验证码识别 http:// blog.csdn.net/problc/ar ticle/details/22796971 机器自动识别验证码的原理是怎么样的？ https://www. zhihu.com/question/2247 9139 据说，有了深度学习，传统字符型验证码被破解的最大概率已经达到98%。 参考： 网易云安全（易盾）推"新一代行为式验证码" http:// news.yesky.com/hotnews/ 205/115428705.shtml 拖动滑块分两种情况。其余答案说的前端拼接，就不用说了

前言 大家都知道，在登录账号时很多需要填写验证码。在做自动化测试的过程中，验证码有多种解决方案（1.让开发去掉验证码；2.使用万能验证码；3.在脚本上使用代码识别验证码；4.使用Cookies获取验证码），为了更为直观的让大家了解，下面就使用Cookies方式来验证登录时跳过验证码。 一、获取登录时Cookies 1、手动登录一次，打印出日志记录，通过日志log信息找到打印的cookie信息，截取前后两部分，获取登录状态，goto已登录状态的页面，保持登录成功（本篇使用该方式） 2、通过抓包工具Fiddler工具抓取Cookies的值或者使用浏览器自带的调试模式来查看cookies的值 实现代码 获取登录时的cookies值 log中查看cookies的值 log中查看cookies值 二、使用获取的cookies的值重新登录 使用cookies值登录平台 三、运行结果 登录结果 运行过程 运行结果 来源： CSDN 作者： weixin_34072637 链接： https://blog.csdn.net/weixin_34072637/article/details/89590129

注意：本标题的“自动化测试” 包括性能测试 与UI级的自动化测试 　　经常会被问到如何解决验证码的问题，在此记录一下我所知道的几种方式。 　　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棘手的问题。 下面来谈一下处理验证码的几种方法。 去掉验证码 　　这是最简单的方法，对于开发人员来说，只是把验证码的相关代码注释掉即可，如果是在测试环境，这样做可省去了测试人员不少麻烦，如果自动化脚本是要在正式环境跑，这样就给系统带来了一定的风险。 设置万能码 　　去掉验证码的主要是安全问题，为了应对在线系统的安全性威胁，可以在修改程序时不取消验证码，而是程序中留一个“后门” --- 设置一个“万能验证码”，只要用户输入这个“万能验证码”，程序就认为验证通过，否则按照原先的验证方式进行验证。 # coding=utf-8 import random # 生成0到10之间的随机数 # d = random.uniform(0,10) # print d # 生成一个1000到9999之间的随机整数 d = random.randint(1000

封装识别验证码方法 def auth_code(self): driver = self.driver path = "存放图片路径" driver.save_screenshot(path + "01.png") # 截取屏幕内容，保存到本地 ran = Image.open(path + "01.png") # 打开截图，获取验证码位置，截取保存验证码 box = (1200, 345, 1250, 365) # 获取验证码位置,自动定位不是很明白，就使用了手动定位，代表（左，上，右，下） ran.crop(box).save(path + "01.png") # 把获取的验证码保存 # 获取验证码图片，读取验证码 imageCode = Image.open(path + "01.png") # 打开保存的验证码图片 # imageCode.load() # 图像增强，二值化 sharp_img = ImageEnhance.Contrast(imageCode).enhance(2.0) sharp_img.save(path + "02.png") # 保存图像增强，二值化之后的验证码图片 sharp_img.load() # 对比度增强 code = pytesseract.image_to_string(Image.open(path + "2.png"), lang

解决验证码的方法如下： 1、去掉验证码：在测试环境去掉，对于开发来说屏蔽相关验证码代码 2、设置万能码：只要用户输入这个万能码，程序就认为验证通过 3、验证码识别技术：可以通过python-tesseract来识别图片验证码，python-tesseract是光学字符识别Tesseract OCR引擎的Python封装类。不过不能达到100%识别 举例： from RIL import Image from pytesseract import pytesseract img=Image.open(r'c:\index.png') a=pytesseract.image_to_string(img) print a 4、记录cookie：通过向浏览器添加cookie可以绕过登录的验证码，在用户登录之前，通过add_cookie()方法将用户名和密码写入cookie，使用该方法最大难点是如何获取用户名和密码的cookie信息，可以通过get_cookies()或者询问开发解决此问题。 来源： https://www.cnblogs.com/TD1900/p/11950964.html

python验证码识别教程之灰度处理、二值化、降噪与tesserocr识别 更新时间：2018年06月04日 11:04:53 作者：Hi!Roy! 我要评论 这篇文章主要给大家介绍了关于python验证码识别教程之灰度处理、二值化、降噪与tesserocr识别的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，需要的朋友可以参考借鉴，下面随着小编来一起学习学习吧 前言 写爬虫有一个绕不过去的问题就是验证码，现在验证码分类大概有4种： 图像类 滑动类 点击类 语音类 今天先来看看图像类，这类验证码大多是数字、字母的组合，国内也有使用汉字的。在这个基础上增加噪点、干扰线、变形、重叠、不同字体颜色等方法来增加识别难度。 相应的，验证码识别大体可以分为下面几个步骤： 灰度处理 增加对比度(可选) 二值化 降噪 倾斜校正分割字符 建立训练库 识别 由于是实验性质的，文中用到的验证码均为程序生成而不是批量下载真实的网站验证码，这样做的好处就是可以有大量的知道明确结果的数据集。 当需要真实环境下需要获取数据时，可以使用结合各个大码平台来建立数据集进行训练。 生成验证码这里我使用 Claptcha （ 本地下载 ）这个库，当然 Captcha （ 本地下载 ）这个库也是个不错的选择。 为了生成最简单的纯数字、无干扰的验证码，首先需要将claptcha.py的285行_drawLine做一些修改

一、前提： 安装selenium 安装chromedriver pillow模块安装（处理图像的库） 二、下载“超级鹰”对外API 超级鹰是验证码识别平台，1块钱可以识别100次，直接百度超级鹰进入官网即可 点击开发文档，点击python，点击“点击这里下载”，下载API压缩包 解压后如下图所示，将chaojiying.py用pycharm打开 如果是python3，这里需要改一下，print 后边加() 用户名和密码需要注册超级鹰，软件id在用户中心-->软件id可以生成，然后就可以自行测试一下啦 三、实例 下面是我自己实现的登录界面验证码处理，仅供参考 from selenium import webdriverfrom chaojiying import Chaojiyingfrom PIL import Imagefrom scripts.constants import PAGE_PATH,YZM_PATHdirver = webdriver.Chrome()# 第一步：访问登录页面dirver.get(网址)# 第二步：定位用户名密码输入框，输入账号和密码# 第三步：验证码识别# 保存浏览器当前页面dirver.save_screenshot(“page.png”)# 从页面中截取验证码vcode = dirver.find_element_by_xpath

1.把网站验证码java流到本地 2.解析验证码图片本质是图片转文字过程，即OCR识别 3.本人使用的是asprise的ocr包，maven配置 <dependency> <groupId>com.asprise.ocr</groupId> <artifactId>java-ocr-api</artifactId> <version>15.3.0.3</version> </dependency> 　　 4.上述包只能简单识别位置摆正、无杂色的数字、字母。 5.对于有杂色的处理是去除杂色，这个前提是验证码的颜色单一，这样我用java的 java.awt.image 包的类去除与验证码不一致的即可。 6.对于未摆正，奇形怪状的字体则需要用插件包专门训练，训练后再去识别就可以了。就是说我你不会没关系，我教你，你会了就能识别了，如此简单道理 训练包可搜关键字 jTessBoxEditor 　　 来源： https://www.cnblogs.com/xuhongtaoloveqiandran/p/11877324.html

目录 一.普通图形验证码   这篇博客及之后的系列，我会向大家介绍各种验证码的识别。包括普通图形验证码，极验滑动验证码，点触验证码，微博宫格验证码。 一.普通图形验证码   之前的博客已向大家介绍了简单的图形验证码的处理过程，但是会和实际的有所差别，这是因为验证码内的多余线条与图案干扰了图片的识别。因此，对于这种情况，需要我们进行一些处理，然后才能识别出正确的结果，下面是进行处理的方法。 1.灰度处理   可以用Image对象的convert()方法传入参数L，就可以把图片转化为灰度图像，如下代码： img = Image.open('1.jpg') image = img.convert('L') image.show() 结果为： 2.二值化处理   可以传入1进行二值化处理，如下代码： img = Image.open('1.jpg') image = img.convert('1') image.show() 结果为：   还可以指定二值化的阈值，默认的阈值是127，要指定的话必须要先转化为灰度图像，再指定二值化的阈值。代码如下： image = Image.open('1.jpg') # 先转化为灰度图片 image = image.convert('L') threshold = 180 # 设置阈值 my = [] for i in range(256): if i

Algorithm 给你一个有效的 IPv4 地址 address，返回这个 IP 地址的无效化版本。所谓无效化 IP 地址，其实就是用 "[.]" 代替了每个 "."。 Defanging an IP Address class Solution: def defangIPaddr(self, address: str) -> str: return address.replace('.','[.]') Review "How Steelkiwi QA Experts use Apache JMeter in daily work or web application performance testing with HTTP(S) protocols and csrf tokens?” 1.创建测试计划 2.录制测试脚本 3.更改代理 4.在请求中添加csrf Tip selenium解决登录验证码的几种方法。 1.万能验证码 2.cookie绕过 cookie= driver.get_cookies() ... driver.add_cookie(cookie) 3.图像识别验证码 pytesseract库识别图片(只能识别规则数字) showapiRequest库识别验证码 Share 如何超过大多数人 温故而知新 来源： https://www.cnblogs.com