python驗證碼識別

❶ 如何用python+人工識別處理知乎的倒立漢字驗證碼

這給Python爬蟲的模擬登錄帶來了一定的難度，目前網路上的相關資料針對的都是普通的「英文+數字」驗證碼，針對「倒立漢字」驗證碼的文章較少。而且大家普遍採用的是requests庫。經過幾天的研究，我採用urllib.request實現了模擬登陸知乎，現將代碼分享如下：

[python] view plain
# 登錄知乎，通過保存驗證圖片方式
import urllib.request
import urllib.parse
import time
import http.cookiejar

webUrl = "l"#不能寫因為不支持重定向

webheader = {
# 'Accept': 'text/html, application/xhtml+xml, */*',
# 'Accept-Language': 'zh-CN',
# 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; Trident/7.0; rv:11.0) like Gecko',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/56.0.2924.87 Mobile Safari/537.36',
# 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (iPod; U; CPU iPhone OS 4_3_3 like Mac OS X; en-us) AppleWebKit/533.17.9 (KHTML, like Gecko) Version/5.0.2 Mobile/8J2 Safari/6533.18.5',
# 'DNT': '1',
# 'Connection': 'Keep-Alive'
}

postData = {
'email': '在這里寫你的賬號',
'captcha_type': 'cn',
'password': '在這里寫你的密碼',
'_xsrf': '',
'captcha': ''
}
localStorePath = "寫你想保存的驗證碼圖片的地址"

if __name__ == '__main__':
#聲明一個CookieJar對象實例來保存cookie
cookie = http.cookiejar.CookieJar()
#創建opener
handler = urllib.request.HTTPCookieProcessor(cookie)
opener = urllib.request.build_opener(handler)#建立opener對象，並添加頭信息
urllib.request.install_opener(opener)

captcha_url = '?r=%d&type=login&lang=cn' % (time.time() * 1000)
# captcha_url = '/captcha.gif?r=%d&type=login' % (time.time() * 1000)#這樣獲得的是「字母+數字驗證碼」

#這個獲取驗證碼圖片的方法是不行的！
# urllib.request.urlretrieve(captcha_url, localStorePath + 'myCaptcha.gif')

#用urlopen函數保存驗證圖片
req = urllib.request.Request(url=captcha_url,headers=webheader)
content = urllib.request.urlopen(req)
# content = opener.open(req)
captcha_name = 'D:/Python學習/crawler_learning/知乎登錄專題研究/知乎驗證碼圖片/myNewCaptcha.gif'
content = content.read()
with open(captcha_name, 'wb') as f:
f.write(content)

postData['captcha'] = input('請輸入驗證碼')
# postData['_xsrf'] = get_xsrf()
postData['_xsrf'] = ''
print(postData['_xsrf'])

#用urlopen函數傳送數據給伺服器實現登錄
postData_encoded = urllib.parse.urlencode(postData).encode('utf-8')
req = urllib.request.Request(url=webUrl,data=postData_encoded,headers=webheader)
webPage = urllib.request.urlopen(req)
# webPage = opener.open(req)
data = webPage.read().decode('utf-8')

print(data)
with open("D:/知乎伺服器反饋的內容.txt",mode='w',encoding='utf-8') as dataFile:
dataFile.write(data)

幾點思考：
1、首先需要明確如何獲得驗證碼圖片的地址，利用Fiddler抓包獲得的典型的驗證碼圖片的地址如下：

這個「r」代表的是什麼含義呢？經過查看知乎上的js代碼可以確定，這個r指的是毫秒級的時間戳。
2、以驗證碼圖片地址cn為例，不同時間訪問同一個驗證碼圖片地址，得到的驗證碼圖片是不同的，那麼知乎伺服器是如何知道你獲取的是那張驗證碼呢？
我認為是通過sessionID，換句話說，知乎把某個驗證碼圖片給了你，同時知乎記錄下了你的sessionID和這個驗證碼的「正確答案」，這樣將來你輸入驗證碼給知乎後，知乎就能判斷你輸入的驗證碼是否正確了。
由於sessionID保存在cookie之中，所以Python模擬登陸的代碼必須使用cookie。
3、獲取驗證碼圖片的時候，我用的是content =urllib.request.urlopen (req)函數，經過我的驗證，用
urllib.request.urlretrieve函數是不行的，因為urlopen函數可以傳遞headers參數，而這一個參數必須有。

4、獲得了倒立漢字圖片以後，如何確定要傳遞給知乎的captcha是什麼呢？經過Fiddler抓包，
傳遞的參數類似於這樣：
{"img_size":[200,44],"input_points":[[43.44,22.44],[115.72,22.44]]}
經過分析和試驗確定：200指的是圖片長度，44指的是圖片高度，後面的input_points指的是打在倒立漢字上的點的坐標。由於每次出現7個漢字，這7個漢字的坐標是固定的，我全部進行捕獲：
{"img_size":[200,44],"input_points":[[12.95,14.969999999999998],[36.1,16.009999999999998],[57.16,24.44],[84.52,19.17],[108.72,28.64],[132.95,24.44],[151.89,23.380000000000002]]}
然後，問題就簡單了：將圖片保存在本地之後，打開圖片，確定哪幾個漢字倒立，比如說第2個和第6個，那就在上面選取出2和6的坐標輸入即可，即
{"img_size":[200,44],"input_points":[[36.1,16.009999999999998],[132.95,24.44]]}。
5、小竅門：以驗證碼圖片地址

❷ opencv-python簡單使用--識別滑動驗證碼缺口

以上是需要是別的圖片缺口，來自某東登錄。
opencv是計算機視覺。

1、 imread ：讀取圖片
  imread(image_path, flag) :
    images_path :圖片路徑，找不到不報錯
   flag :
     1/cv2.IMREAD_COLOR :彩色圖片,圖片透明性會被忽略,默認參數
     0/cv2.IMREAD_GRAYSCALE :灰色圖片
     -1/cv2.IMREAD_UNCHANGED :包括其alpha通道
2、 imwrite
  imwrite(img_path_name,img)
   img_path_name :保存的文件名
   img ：文件對象
3、 cvtColor
   cvtColor(img,code)
  img : 圖像對象
   code ：
    cv2.COLOR_RGB2GRAY : RGB轉換到灰度模式
    cv2.COLOR_RGB2HSV ： RGB轉換到HSV模式（hue,saturation,Value）
4、 matchTemplate
  matchTemplate(img_path, bg_path, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
   img_path :對比圖片
   bg_path ：背景圖片
  cv2.TM_CCOEFF_NORMED

❸ Python有什麼好的庫可以識別驗證碼

要安裝pytesseract庫，必須先安裝其依賴的PIL及tesseract-ocr，其中PIL為圖像處理庫，而後面的tesseract-ocr則為google的ocr識別引擎。

pytesseract安裝
直接使用pip install pytesseract安裝即可，或者使用easy_install pytesseract

Python驗證碼識別代碼:

import pytesseract
from PIL import Image
image = Image.open('vcode.png')
vcode = pytesseract.image_to_string(image)
print (vcode)

❹ 如何利用Python做簡單的驗證碼識別

先是獲取驗證碼樣本。。。我存了大概500個。
用dia測了測每個字之間的間距，直接用PIL開始切。
from PIL import Image
for j in range(0,500):
f=Image.open("../test{}.jpg".format(j))
for i in range(0,4):
f.crop((20+20*i,0,40+20*i,40)).save("test{0}-{1}.jpg".format(j,i+1))

上面一段腳本的意思是把jpg切成四個小塊然後保存
之後就是二值化啦。
def TotallyShit(im):
x,y=im.size
mmltilist=list()
for i in range(x):
for j in range(y):
if im.getpixel((i,j))<200:
mmltilist.append(1)
else:
mmltilist.append(0)
return mmltilist

咳咳，不要在意函數的名字。上面的一段代碼的意思是遍歷圖片的每個像素點，顏色數值小於200的用1表示，其他的用0表示。
其中的im代表的是Image.open()類型。
切好的圖片長這樣的。
只能說這樣切的圖片還是很粗糙，很僵硬。
下面就是分類啦。
把0-9，「+」，」-「的圖片挑好並放在不同的文件夾裡面，這里就是純體力活了。
再之後就是模型建立了。
這里我試了自己寫的還有sklearn svm和sklearn neural_network。發現最後一個的識別正確率高的多。不知道是不是我樣本問題QAQ。
下面是模型建立的代碼
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
import numpy as np
def clf():
clf=MLPClassifier()
mmltilist=list()
X=list()
for i in range(0,12):
for j in os.listdir("douplings/douplings-{}".format(i)):
mmltilist.append(TotallyShit(Image.open("douplings/douplings-{0}/{1}".format(i,j)).convert("L")))
X.append(i)
clf.fit(mmltilist,X)
return clf

大概的意思是從圖片源中讀取圖片和label然後放到模型中去跑吧。
之後便是圖像匹配啦。
def get_captcha(self):
with open("test.jpg","wb") as f:
f.write(self.session.get(self.live_captcha_url).content)
gim=Image.open("test.jpg").convert("L")
recognize_list=list()
for i in range(0,4):
part=TotallyShit(gim.crop((20+20*i,0,40+20*i,40)))
np_part_array=np.array(part).reshape(1,-1)
predict_num=int(self.clf.predict(np_part_array)[0])
if predict_num==11:
recognize_list.append("+")
elif predict_num==10:
recognize_list.append("-")
else:
recognize_list.append(str(predict_num))
return ''.join(recognize_list)

最後eval一下識別出來的字元串就得出結果了。。
順便提一句現在的bilibili登陸改成rsa加密了，麻蛋，以前的腳本全部作廢，心好痛。
登陸的代碼。
import time
import requests
import rsa
r=requests.session()
data=r.get("act=getkey&_="+str(int(time.time()*1000))).json()
pub_key=rsa.PublicKey.load_pkcs1_openssl_pem(data['key'])
payload = {
'keep': 1,
'captcha': '',
'userid': "youruserid",
'pwd': b64encode(rsa.encrypt((data['hash'] +"yourpassword").encode(), pub_key)).decode(),
}
r.post("",data=payload)

❺ python如何識別驗證碼

我們首先識別最簡單的一種驗證碼，即圖形驗證碼。這種驗證碼最早出現，現在也很常見，一般由4位字母或者數字組成。例如，中國知網的注冊頁面有類似的驗證碼，頁面如下所示：

表單中最後一項就是圖形驗證碼，我們必須完全正確輸入圖中的字元才可以完成注冊。

更多有關驗證碼的知識，可以參考這些文章：

Python3爬蟲進階：識別圖形驗證碼

Python3爬蟲進階：識別極驗滑動驗證碼

Python3爬蟲進階：識別點觸點選驗證碼

Python3爬蟲進階：識別微博宮格驗證碼

·本節目標以知網的驗證碼為例，講解利用OCR技術識別圖形驗證碼的方法。

·准備工作識別圖形驗證碼需要庫tesserocr，以mac安裝為例：在mac下，我們首先使用Homebrew安裝ImageMagick和tesseract庫： brew install imagemagickbrew install tesseract 接下來再安裝tesserocr即可：pip3 install tesserocr pillow這樣我們就完成了 tesserocr的安裝。

·獲取驗證碼為了便於實驗，我們先將驗證碼的圖片保存到本地。打開開發者工具，找到驗證碼元素。驗證碼元素是一張圖片，它的ser屬 性是CheckCode.aspk。所以我們直接打開如下鏈接就可以看到一個驗證碼，右鍵保存即可，將其命名為code.jpg：

這樣我們就得到一張驗證碼圖片，以供測試識別使用。

相關推薦：《Python教程》

識別測試

接下來新建一個項目，將驗證碼圖片放到項目根目錄下，用tesserocr庫識別該驗證碼，代碼如下所示：

這里我們新建了一個Image對戲那個，調用了tesserocr的image_to_text( )方法。傳入該Image對象即可完成識別，實現過程非常簡單，結果如下：

我們可以看到，識別的結果和實際結果有偏差，這是因為驗證碼內的多餘線條干擾了圖片的識別。

另外，tesserocr還有一個更加簡單的方法，這個方法可以直接將圖片文件轉為字元串，代碼如下：

不過這種方法的識別效果不如上一種的好。

驗證碼處理

對於上面的圖片，我們可以看到其實並沒有完全識別正確，所以我們需要對圖像作進一步的處理，如灰度轉換、二值化等操作。

我們可以利用Image對象的convert( )方法參數傳入L，即可將圖片轉化為灰度圖像，代碼如下：

傳入1即可將圖片進行二值化處理，如下所示：

我們還可以指定二值化的閾值。上面的方法採用的是默認閾值127。不過我們不能直接轉化原圖，要將原圖先轉化為灰度圖像，然後再指定二值化閾值，代碼如下：

在這里，變數threshold代表二值化閾值，閾值設置為160，之後我們來看看我們的結果：

我們可以看到現在的二維碼就比較方便我們進行識別了；那麼對於一些有干擾的圖片，我們做一些灰度和二值化處理，這會提高圖片識別的正確率。

❻ 如何利用Python做簡單的驗證碼識別

1摘要

驗證碼是目前互聯網上非常常見也是非常重要的一個事物，充當著很多系統的防火牆功能，但是隨時OCR技術的發展，驗證碼暴露出來的安全問題也越來越嚴峻。本文介紹了一套字元驗證碼識別的完整流程，對於驗證碼安全和OCR識別技術都有一定的借鑒意義。

然後經過了一年的時間，筆者又研究和get到了一種更強大的基於CNN卷積神經網路的直接端到端的驗證識別技術（文章不是我的，然後我把源碼整理了下，介紹和源碼在這裡面）：

基於python語言的tensorflow的『端到端』的字元型驗證碼識別源碼整理(github源碼分享)

2關鍵詞

關鍵詞：安全,字元圖片,驗證碼識別,OCR,Python,SVM,PIL

3免責聲明

本文研究所用素材來自於某舊Web框架的網站完全對外公開的公共圖片資源。

本文只做了該網站對外公開的公共圖片資源進行了爬取，並未越權做任何多餘操作。

本文在書寫相關報告的時候已經隱去漏洞網站的身份信息。

本文作者已經通知網站相關人員此系統漏洞，並積極向新系統轉移。

本報告的主要目的也僅是用於OCR交流學習和引起大家對驗證安全的警覺。

4引言

關於驗證碼的非技術部分的介紹，可以參考以前寫的一篇科普類的文章：

互聯網安全防火牆（1）--網路驗證碼的科普

裡面對驗證碼的種類，使用場景，作用，主要的識別技術等等進行了講解，然而並沒有涉及到任何技術內容。本章內容則作為它的技術補充來給出相應的識別的解決方案，讓讀者對驗證碼的功能及安全性問題有更深刻的認識。

5基本工具

要達到本文的目的，只需要簡單的編程知識即可，因為現在的機器學習領域的蓬勃發展，已經有很多封裝好的開源解決方案來進行機器學習。普通程序員已經不需要了解復雜的數學原理，即可以實現對這些工具的應用了。

主要開發環境：

• python3.5

• python SDK版本

• PIL

• 圖片處理庫

• libsvm

• 開源的svm機器學習庫

關於環境的安裝，不是本文的重點，故略去。

6基本流程

一般情況下，對於字元型驗證碼的識別流程如下：

• 准備原始圖片素材

• 圖片預處理

• 圖片字元切割

• 圖片尺寸歸一化

• 圖片字元標記

• 字元圖片特徵提取

• 生成特徵和標記對應的訓練數據集

• 訓練特徵標記數據生成識別模型

• 使用識別模型預測新的未知圖片集

• 達到根據「圖片」就能返回識別正確的字元集的目標

7素材准備

7.1素材選擇

由於本文是以初級的學習研究目的為主，要求「有代表性，但又不會太難」，所以就直接在網上找個比較有代表性的簡單的字元型驗證碼（感覺像在找漏洞一樣）。

最後在一個比較舊的網站（估計是幾十年前的網站框架）找到了這個驗證碼圖片。

原始圖：



• def get_feature(img): """


• 獲取指定圖片的特徵值,


• 1. 按照每排的像素點,高度為10,則有10個維度,然後為6列,總共16個維度


• :param img_path:


• :return:一個維度為10（高度）的列表 """



• width, height = img.size



• pixel_cnt_list = []


• height = 10 for y in range(height):


• pix_cnt_x = 0 for x in range(width): if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑色點


• pix_cnt_x += 1



• pixel_cnt_list.append(pix_cnt_x) for x in range(width):


• pix_cnt_y = 0 for y in range(height): if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑色點


• pix_cnt_y += 1



• pixel_cnt_list.append(pix_cnt_y) return pixel_cnt_list



然後就將圖片素材特徵化，按照libSVM指定的格式生成一組帶特徵值和標記值的向量文