python驗證碼生成

❶ python開發文字點選驗證碼，有什麼推薦的方法

文字點選驗證碼（Click Captcha）是一種常見的驗證碼形式，納雹通常由若干個字元或單片語成，要求用戶點擊其中指定的字元或單詞，以驗證用戶身份。

在Python開發中實現文字點選驗證碼，一種常用的方法是使用圖像處理庫和機器學習庫，以下是一些常用的庫和方法：

• PIL庫：Python Imaging Library（PIL）是一個Python圖像處理庫，提供了豐富的圖像處理功能，包括圖像讀寫、縮放、旋轉、裁剪、濾波等。可以使用PIL庫生成包含隨機字元的驗證碼圖片，並將其保存為本地文件。

• OpenCV庫：OpenCV是一個計算機視覺庫，提供了大量的圖像處理和計算機視覺演算法，包括圖像讀寫、濾波、邊緣檢測、特徵提取等。可以使用OpenCV庫對驗證碼圖片進行預處理，提取出驗證碼中的字元或單詞，以便後續的識別。

• PyTesseract庫伍和：PyTesseract是一個Python的OCR庫，基於Google的Tesseract-OCR引擎，可以對圖像中的文字進行識別。可以使用PyTesseract庫對驗證碼圖片中的字元或單詞進行識別和分類。

• KNN演算法：KNN是一種常用的機器學習演算法，可以用於對驗證腔茄盯碼圖片中的字元或單詞進行分類。可以使用KNN演算法對預處理後的驗證碼圖片進行特徵提取和分類，以識別出驗證碼中的正確字元或單詞。

綜合使用以上方法，可以實現一個較為穩定和准確的文字點選驗證碼。具體實現細節需要根據具體情況進行調整和優化。

❷ 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。

❸ 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

❹ 【python】爬蟲：簡訊驗證碼的獲取

最近一直在琢磨寫一個有點煩人的小爬蟲，結果琢磨著，就花了一點點時間山敗，寫了這樣一個「不友好」的，被許多人討厭的爬蟲😂：頻繁收取簡訊驗證碼的『壞』程序，姑且稱為是生活中的晌唯改一個"小惡作劇"吧。
對不起啦🙈，對那些老被我獲取驗證碼的網站（🙈並非有意要增加你們維護網站的成本💦）。

【備注】：此小程序僅用做技術探究學習，🚫不可用於宴判侵犯他人利益 。

【解釋一下】：對驗證碼的獲取，不同的網頁有不同的方式，但總結下來，主要分為以下幾種：

下面以蘇寧易購為例，（界面做的蠻好看的，點個贊）講述一下大致的簡訊獲取的步驟。

【後續 程序如下】：

【結語】：作者僅出於學習爬蟲的初衷，分享本文，如有問題，歡迎留言。

❺ python如何實現條形碼和二維碼製作

python中專門有生成條形碼和二維碼的庫， 這里簡單介紹一下實現過程，代碼量不多，也很好理解，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：
製作條形碼
這里有2個庫，分別是pybarcode和pystrich，可以直接根據輸入的數字生成條形碼，下面我簡單介紹一下這2個庫的安裝和使用：

1.安裝pybarcode，這個直接在cmd窗口輸入安裝命令「pip install pybarcode」就行，如下，很快就能安裝成功：

安裝完成後，我們就可以編寫相關代碼來實現製作條形碼了，測試代碼如下，很簡單，這里以生成ean13條形碼為例，程序默認會將條形碼保存為png格式：

生成的條形碼如下：

2.安裝pystrich，這個與上面類似，直接在cmd窗口輸入命令「pip install pystrich」就行，如下：

安裝成功後，我們就可以編寫測試代碼了，如下，很簡單：

生成的條形碼如下：

製作二維碼
這里有一個庫qrcode，專門用於製作二維碼，這銀段個我以前也介紹過，下面我再簡單介紹一下這個庫的安裝和使用：

1.安裝qrcode，這個直接在cmd窗口輸入命令「pip install qrcode」就行，如下：

2.安裝成功後，我們就可以編寫相關代碼來生成二兄搏寬維碼了，測試代碼如下，很簡單，也很好理解：

點擊運行程序，生成的二維碼如下：

手機掃描效果如下，如果是網址，會直接跳轉到對應網頁，如果是文字，則解析出對應內容：

至此，我們就完成了利用python來製作條形碼和二維碼。總的來說，整個過程不難，都有現成的庫可以直接使用，代碼量也不多，很好理解，只要你有一定的python基礎，熟悉一下相關示例和代碼，很快就能掌握的，網上也有相關教程和資料，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你羨亮有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言。

❻ 用python如何直接獲取jsp生成的驗證碼圖片

你只需要正常請求圖片就行了，分析一下image的src，把它拼接成一個完整的URL去請求就好了，得到的有可能是BASE64編碼串，或者是文件，把它保存下來就可以了。