验证码识别

selenium基础-图形验证码 一、图形验证码作用 　　设计的初衷其实就是为了防自动化，防止一些人利用自动工具恶意攻击网站 二、图形验证码是由客户端生成还是由服务器端生成的？ 　　图形验证码是由服务器端生成的，再由前端进行渲染呈现给客户 三、遇到图形验证码的处理方式 使用万能验证码 屏蔽验证码 将服务器中生成的验证码以cookie的形式写入浏览器 后台增加接口，获取服务器端保存的验证码内容 图片识别，取到图片上的验证码中的内容 来源： https://www.cnblogs.com/jingdenghuakai/p/11783692.html

验证码识别 1、前言 工作关系，在做自动化测试的时候，不可避免要碰到验证码，如果中途暂停手动输入的话，未免太繁琐，所以我在这里总结了自己搜索到的资料，结合实践经验，与各位分享。 2、解决的问题 本次我解决的问题主要是比较传统的图片验证码识别，类似下图这样的： 滑块验证和顺序点击图片那种逆天的验证码本次不涉及。 3、方法 我这里有java和python的不同实现，背后的思路大体一致： ① 图片二值化 ② 去噪点 ③ 识别 下面通过代码给大家讲解，相关代码已上传至github，可在文末查看。 4、java实现 首先列出工程目录： Entrance是程序入口，DT是一些配置信息，PictureOcr是识别用到的一些方法。 ① 去噪点 1 /** 2 * 图片去噪点 3 * @param picPath 4 * @return 5 * @throws IOException 6 */ 7 public static void removeBackground(String picPath) throws IOException { 8 BufferedImage bufferedImage = ImageIO.read(new File(picPath)); 9 int width = bufferedImage.getWidth(); 10 int height =

selenium基础-图形验证码 一、图形验证码作用 　　设计的初衷其实就是为了防自动化，防止一些人利用自动工具恶意攻击网站 二、图形验证码是由客户端生成还是由服务器端生成的？ 　　图形验证码是由服务器端生成的，再由前端进行渲染呈现给客户 三、遇到图形验证码的处理方式 使用万能验证码 屏蔽验证码 将服务器中生成的验证码以cookie的形式写入浏览器 后台增加接口，获取服务器端保存的验证码内容 图片识别，取到图片上的验证码中的内容 来源：博客园 作者： 那个谁呢 链接：https://www.cnblogs.com/jingdenghuakai/p/11783692.html

原文： https://www.cnblogs.com/Jimc/p/9772930.html 确保tesserocr和tesseract版本相对应！！！ 确保tesserocr和tesseract版本相对应！！！ 确保tesserocr和tesseract版本相对应！！！ 介绍 在爬虫过程中，难免会遇到各种各样的验证码，而大多数验证码还是图形验证码，这时候我们可以直接用 OCR 来识别。 tesserocr 是 Python 的一个 OCR 识别库 ，但其实是对 tesseract 做的一 层 Python API 封装，所以它的核心是 tesseract。 因此，在安装 tesserocr 之前，我们需要先安装 tesseract 。 例如：对于下图的验证码，我们可以通过 OCR 技术将其转换成电子文本，然后爬虫将识别的结果提交给服务器，便可以达到自动识别验证码的过程。 相关链接 tesserocr GitHub: https://github.com/sirfz/tesserocr tesserocr PyPI: https://pypi.python.org/pypi/tesserocr tesseract 下载地址: http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract tesseract GitHub: https://github.com

内容 Python爬虫程序员在爬取一些数据时，经常会遇到验证码的阻碍，这次教程内容就是认识验证码的一些特性，并且利用 Python 中的 pillow 库实现对验证码的突破。 稍微有难度，适合有一定的Python基础的人学习。 准备工作 安装 pillow（PIL）库，不多讲解。 下载此教程所需要的验证码文件 找到 captcha.gif为本次教程所使用。 项目文件结构 步骤 1、提取文本图片 输出： 颜色直方图的每一个数字都代表了在图片中含有对应位的颜色的像素的数量。 输出： 得到的结果： 2、提取单个字符图片 我们对其进行纵向切割，得到单个字符的像素集合： 输出： 得到每个字符开始与结束的列序号。 对图片进行切割，就可以得到每一个字符所在的那部分图片。 3、向量空间图像识别 用向量空间搜索引擎做字符识别 Python 类实现向量空间： 比较两个 python 字典类型并输出它们的相似度，且用 0～1 的数字表示 4、将之前的内容放在一起 用提供的训练集合进行如面的操作 全部的Python代码 5、测试 6、总结 此次分割图片 + 向量识别的方法只能够实现简易的验证码，当验证码复杂，需要提升系统的适应性，在原有的基础上增添新的判别方式。 内容 Python爬虫程序员在爬取一些数据时，经常会遇到验证码的阻碍，这次教程内容就是认识验证码的一些特性，并且利用 Python 中的

目前，许多网站采取各种各样的措施来反爬虫，其中一个措施就是使用验证码。 验证码的花样也越来越多，几个数字组合的简单的图形验证码，英文字母和混淆曲线相结合的方式。大概包括： 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 接下里我们来具体了解一下。 1 图形验证码 图形验证码是最早出现也是最简单的一种验证码，一般由 4 位字母或者数字组成。 本节我们用OCR技术来识别图形验证码。（Optical Character Recognition，光学字符识别，将图片、照片上的文字内容，直接转换为可编辑文本） 安装 tesserocr 库 1.1 获取验证码 我们找一张验证码图片，为方便测试，我们保存到本地。（注册知网的时候可以看到需要输入验证码：http://my.cnki.net/elibregister/） 打开开发者工具,找到验证码元素。它是一张图片，它的 src 属性是 CheckCode.aspx 。可通过(http://my.cnki.net/elibregister/CheckCode.aspx),直接看到验证码，右键保存即可。 1.2 识别测试 tesserocr.image_to_text() tesserocr.file_to_text() import tesserocr from PIL import Image image = Image.open(

主要学习的内容包括发送HTTP请求、HTTP信息头管理器、HTTP cookies管理器、用户定义的变量、响应断言、CSV数据文件设置的使用。 一.测试相关网站及接口说明： 提供的测试网址为: http://www.qk365.com/security/register 使用Chrome浏览器，先将浏览器的cookies缓存清空。 清空后，打开待测试的网址，按F12键，输入要注册的手机号码，如“18300987622”，点击“发送验证码”，可以看到请求的接口为： http://www.qk365.com/security/smsCode.do ，请求的参数为json格式的数据：{"mobile":"18300987622","func":"register","isValidate":"1","memKey":"register-18300987622","memValue":"7F4BEC3A-BE2F-48C7-91ED-33887E186C87"}，在知道接口后，就可以开始我们的接口测试了。 二.jmeter进行http post请求接口测试 默认环境已经有的条件下，双击jmeter.bat。出现如下界面设置工具的显示语言，Options→Chose Language→Chinese 设置工具语言 完成上述步骤后，创建HTTP请求，包括：HTTP请求头

中国知网(CNKI )是最重要的中文学术资源数据库，收录绝大多数中文学术刊物。我们可以检索论文，也可以导出检索结果前6000条论文的题录数据。 在CNKI检索结果翻页10次以上，用户需要手动输入验证码才能继续。为了实现自动化题录数据导出，我们就需要通过程序识别验证码。最终，基于Eugu.CV实现验证码识别，正确率在70%以上，能保证自动化导出过程的连贯。 CNKI验证码识别主要分为四个步骤： 1 去掉灰色干扰线 2 去掉干扰点 3 二值化 4 基于Tesseract识别 CNKI验证码是长这个样子。 首先，要去掉验证码图片的灰色干扰线，如图： 去掉干扰线的思路：干扰线都是灰色，而灰色的RGB三色的值相对来说都比较大，所以将RGB三色值均大于150的点的颜色设置成白色。代码如下： Bitmap bmp = (Bitmap)Image.FromFile(imagePath); for (int i = 0; i < bmp.Width; i++) { for (int j = 0; j < bmp.Height; j++) { Color color = bmp.GetPixel(i, j); int threshold = 150; if (color.R > threshold && color.G > threshold && color.B > threshold) {

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，有效防止某个黑客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： <Form ref="loginForm" :model="form" :rules="rules"> <FormItem prop="userName">

一、在自动化测试中，遇到验证码的处理方法有以下两种： 1、找开发去掉验证码或者使用万能验证码 2、使用OCR自动识别 这里，方法一只要和研发沟通就行。 方法二就是使用pytesseract自动化识别，一般识别率不是太高，处理一般简单验证码还是没问题，例如下面这种验： 如果你依然在编程的世界里迷茫，可以加入我们的Python学习扣qun：784758214，看看前辈们是如何学习的。交流经验。从基础的python脚本到web开发、爬虫、django、数据挖掘等，零基础到项目实战的资料都有整理。送给每一位python的小伙伴！分享一些学习的方法和需要注意的小细节，点击加入我们的 python学习者聚集地 代码很简单，只需要几行代码： from pytesseract.pytesseract import image_to_string from PIL import Image image = Image.open(''../new.jpg'') #修改保存图片的路径 print image vcode = image_to_string(image) print vcode 在mac系统下，需要安装依赖库（不然会报错误），在终端安装下面两条命令即可 brew install leptonica brew install tesseract 二