python验证码生成

❶ python开发文字点选验证码，有什么推荐的方法

文字点选验证码（Click Captcha）是一种常见的验证码形式，纳雹通常由若干个字符或单词组成，要求用户点击其中指定的字符或单词，以验证用户身份。

在Python开发中实现文字点选验证码，一种常用的方法是使用图像处理库和机器学习库，以下是一些常用的库和方法：

• PIL库：Python Imaging Library（PIL）是一个Python图像处理库，提供了丰富的图像处理功能，包括图像读写、缩放、旋转、裁剪、滤波等。可以使用PIL库生成包含随机字符的验证码图片，并将其保存为本地文件。

• OpenCV库：OpenCV是一个计算机视觉库，提供了大量的图像处理和计算机视觉算法，包括图像读写、滤波、边缘检测、特征提取等。可以使用OpenCV库对验证码图片进行预处理，提取出验证码中的字符或单词，以便后续的识别。

• PyTesseract库伍和：PyTesseract是一个Python的OCR库，基于Google的Tesseract-OCR引擎，可以对图像中的文字进行识别。可以使用PyTesseract库对验证码图片中的字符或单词进行识别和分类。

• KNN算法：KNN是一种常用的机器学习算法，可以用于对验证腔茄盯码图片中的字符或单词进行分类。可以使用KNN算法对预处理后的验证码图片进行特征提取和分类，以识别出验证码中的正确字符或单词。

综合使用以上方法，可以实现一个较为稳定和准确的文字点选验证码。具体实现细节需要根据具体情况进行调整和优化。

❷ python如何识别验证码

我们首先识别最简单的一种验证码，即图形验证码。这种验证码最早出现，现在也很常见，一般由4位字母或者数字组成。例如，中国知网的注册页面有类似的验证码，页面如下所示：

表单中最后一项就是图形验证码，我们必须完全正确输入图中的字符才可以完成注册。

更多有关验证码的知识，可以参考这些文章：

Python3爬虫进阶：识别图形验证码

Python3爬虫进阶：识别极验滑动验证码

Python3爬虫进阶：识别点触点选验证码

Python3爬虫进阶：识别微博宫格验证码

·本节目标以知网的验证码为例，讲解利用OCR技术识别图形验证码的方法。

·准备工作识别图形验证码需要库tesserocr，以mac安装为例：在mac下，我们首先使用Homebrew安装ImageMagick和tesseract库： brew install imagemagickbrew install tesseract 接下来再安装tesserocr即可：pip3 install tesserocr pillow这样我们就完成了 tesserocr的安装。

·获取验证码为了便于实验，我们先将验证码的图片保存到本地。打开开发者工具，找到验证码元素。验证码元素是一张图片，它的ser属 性是CheckCode.aspk。所以我们直接打开如下链接就可以看到一个验证码，右键保存即可，将其命名为code.jpg：

这样我们就得到一张验证码图片，以供测试识别使用。

相关推荐：《Python教程》

识别测试

接下来新建一个项目，将验证码图片放到项目根目录下，用tesserocr库识别该验证码，代码如下所示：

这里我们新建了一个Image对戏那个，调用了tesserocr的image_to_text( )方法。传入该Image对象即可完成识别，实现过程非常简单，结果如下：

我们可以看到，识别的结果和实际结果有偏差，这是因为验证码内的多余线条干扰了图片的识别。

另外，tesserocr还有一个更加简单的方法，这个方法可以直接将图片文件转为字符串，代码如下：

不过这种方法的识别效果不如上一种的好。

验证码处理

对于上面的图片，我们可以看到其实并没有完全识别正确，所以我们需要对图像作进一步的处理，如灰度转换、二值化等操作。

我们可以利用Image对象的convert( )方法参数传入L，即可将图片转化为灰度图像，代码如下：

传入1即可将图片进行二值化处理，如下所示：

我们还可以指定二值化的阈值。上面的方法采用的是默认阈值127。不过我们不能直接转化原图，要将原图先转化为灰度图像，然后再指定二值化阈值，代码如下：

在这里，变量threshold代表二值化阈值，阈值设置为160，之后我们来看看我们的结果：

我们可以看到现在的二维码就比较方便我们进行识别了；那么对于一些有干扰的图片，我们做一些灰度和二值化处理，这会提高图片识别的正确率。

❸ 如何利用Python做简单的验证码识别

1摘要

验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物，充当着很多系统的防火墙功能，但是随时OCR技术的发展，验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻。本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程，对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义。

然后经过了一年的时间，笔者又研究和get到了一种更强大的基于CNN卷积神经网络的直接端到端的验证识别技术（文章不是我的，然后我把源码整理了下，介绍和源码在这里面）：

基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别源码整理(github源码分享)

2关键词

关键词：安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL

3免责声明

本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站完全对外公开的公共图片资源。

本文只做了该网站对外公开的公共图片资源进行了爬取，并未越权做任何多余操作。

本文在书写相关报告的时候已经隐去漏洞网站的身份信息。

本文作者已经通知网站相关人员此系统漏洞，并积极向新系统转移。

本报告的主要目的也仅是用于OCR交流学习和引起大家对验证安全的警觉。

4引言

关于验证码的非技术部分的介绍，可以参考以前写的一篇科普类的文章：

互联网安全防火墙（1）--网络验证码的科普

里面对验证码的种类，使用场景，作用，主要的识别技术等等进行了讲解，然而并没有涉及到任何技术内容。本章内容则作为它的技术补充来给出相应的识别的解决方案，让读者对验证码的功能及安全性问题有更深刻的认识。

5基本工具

要达到本文的目的，只需要简单的编程知识即可，因为现在的机器学习领域的蓬勃发展，已经有很多封装好的开源解决方案来进行机器学习。普通程序员已经不需要了解复杂的数学原理，即可以实现对这些工具的应用了。

主要开发环境：

• python3.5

• python SDK版本

• PIL

• 图片处理库

• libsvm

• 开源的svm机器学习库

关于环境的安装，不是本文的重点，故略去。

6基本流程

一般情况下，对于字符型验证码的识别流程如下：

• 准备原始图片素材

• 图片预处理

• 图片字符切割

• 图片尺寸归一化

• 图片字符标记

• 字符图片特征提取

• 生成特征和标记对应的训练数据集

• 训练特征标记数据生成识别模型

• 使用识别模型预测新的未知图片集

• 达到根据“图片”就能返回识别正确的字符集的目标

7素材准备

7.1素材选择

由于本文是以初级的学习研究目的为主，要求“有代表性，但又不会太难”，所以就直接在网上找个比较有代表性的简单的字符型验证码（感觉像在找漏洞一样）。

最后在一个比较旧的网站（估计是几十年前的网站框架）找到了这个验证码图片。

原始图：



• def get_feature(img): """


• 获取指定图片的特征值,


• 1. 按照每排的像素点,高度为10,则有10个维度,然后为6列,总共16个维度


• :param img_path:


• :return:一个维度为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: # 黑色点


• 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: # 黑色点


• pix_cnt_y += 1



• pixel_cnt_list.append(pix_cnt_y) return pixel_cnt_list



然后就将图片素材特征化，按照libSVM指定的格式生成一组带特征值和标记值的向量文

❹ 【python】爬虫：短信验证码的获取

最近一直在琢磨写一个有点烦人的小爬虫，结果琢磨着，就花了一点点时间山败，写了这样一个“不友好”的，被许多人讨厌的爬虫😂：频繁收取短信验证码的‘坏’程序，姑且称为是生活中的晌唯改一个"小恶作剧"吧。
对不起啦🙈，对那些老被我获取验证码的网站（🙈并非有意要增加你们维护网站的成本💦）。

【备注】：此小程序仅用做技术探究学习，🚫不可用于宴判侵犯他人利益 。

【解释一下】：对验证码的获取，不同的网页有不同的方式，但总结下来，主要分为以下几种：

下面以苏宁易购为例，（界面做的蛮好看的，点个赞）讲述一下大致的短信获取的步骤。

【后续 程序如下】：

【结语】：作者仅出于学习爬虫的初衷，分享本文，如有问题，欢迎留言。

❺ python如何实现条形码和二维码制作

python中专门有生成条形码和二维码的库， 这里简单介绍一下实现过程，代码量不多，也很好理解，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
制作条形码
这里有2个库，分别是pybarcode和pystrich，可以直接根据输入的数字生成条形码，下面我简单介绍一下这2个库的安装和使用：

1.安装pybarcode，这个直接在cmd窗口输入安装命令“pip install pybarcode”就行，如下，很快就能安装成功：

安装完成后，我们就可以编写相关代码来实现制作条形码了，测试代码如下，很简单，这里以生成ean13条形码为例，程序默认会将条形码保存为png格式：

生成的条形码如下：

2.安装pystrich，这个与上面类似，直接在cmd窗口输入命令“pip install pystrich”就行，如下：

安装成功后，我们就可以编写测试代码了，如下，很简单：

生成的条形码如下：

制作二维码
这里有一个库qrcode，专门用于制作二维码，这银段个我以前也介绍过，下面我再简单介绍一下这个库的安装和使用：

1.安装qrcode，这个直接在cmd窗口输入命令“pip install qrcode”就行，如下：

2.安装成功后，我们就可以编写相关代码来生成二兄搏宽维码了，测试代码如下，很简单，也很好理解：

点击运行程序，生成的二维码如下：

手机扫描效果如下，如果是网址，会直接跳转到对应网页，如果是文字，则解析出对应内容：

至此，我们就完成了利用python来制作条形码和二维码。总的来说，整个过程不难，都有现成的库可以直接使用，代码量也不多，很好理解，只要你有一定的python基础，熟悉一下相关示例和代码，很快就能掌握的，网上也有相关教程和资料，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你羡亮有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。

❻ 用python如何直接获取jsp生成的验证码图片

你只需要正常请求图片就行了，分析一下image的src，把它拼接成一个完整的URL去请求就好了，得到的有可能是BASE64编码串，或者是文件，把它保存下来就可以了。