python解析驗證碼圖片

❶ python如何抓去這個驗證碼圖片然後解析輸入有沒有人告訴下

首先參考網址

網頁鏈接

其次做這種OCR文字識別的需要自己訓練模型才准確

❷ 怎麼通過python獲取驗證碼圖片

因為驗證碼圖片是禁止緩存的 ，當然無法用緩存函數獲取了。 解決方法有很多。可以用同樣的會話再次請求得到圖片。

❸ python pil 怎麼去掉驗證碼線條

一、驗證碼識別的概念

機器識別圖片主要的三個步驟為消去背景、切割字元、識別字元。而現有的字元驗證碼也針對這三個方面來設計強壯的驗證碼。

以下簡圖幫助大家理解驗證碼識別的流程：

二、處理流程

其中最為關鍵的就是好圖像處理這一步了。圖像處理功能模塊包括圖像的灰度化、二值化、離散雜訊點的去除、傾斜度校正、字元的切割、圖像的歸一化等圖像處理技術 。

1、 圖像的灰度化
由於 256 色的點陣圖的調色板內容比較復雜，使得圖像處理的許多演算法都沒有辦法展開，因此有必要對它進行灰度處理。所謂灰度圖像就是圖像的每一個像素的 R、G、B 分量的值是相等的。彩色圖像的每個像素的 R、G、B 值是不相同的，所以顯示出紅綠藍等各種顏色。灰度圖像沒有這些顏色差異，有的只是亮度上的不同。灰度值大的像素點比較亮（像素值最大為 255，為白色），反之比較暗（像素值最小為 0，為黑色）。圖像灰度化有各種不同的演算法，比較直接的一種就是給像素的 RGB 值各自一個加權系數，然後求和；同時還要對調色板表項進行相應的處理。

2、 圖像的二值化
要注意的是，最後得到的結果一定要歸一到 0－255 之內。因為這是每個位元組表示
圖像數據的極限。

3、 去噪
圖像可能在生成、傳輸或者採集過程中夾帶了雜訊，去雜訊是圖像處理中常用的手法。通常去雜訊用濾波的方法，比如中值濾波、均值濾波。但是那樣的演算法不適合用在處理字元這樣目標狹長的圖像中，因為在濾波的過程中很有可能會去掉字元本身的像素。

一個採用的是去除雜點的方法來進行去雜訊處理的。具體演算法如下：掃描整個圖像，當發現一個黑色點的時候，就考察和該黑色點間接或者直接相連接的黑色點的個數有多少，如果大於一定的值，那就說明該點不是離散點，否則就是離散點，把它去掉。在考察相連的黑色點的時候用的是遞歸的方法。此處，我簡單的用python實現了,大家可以參考以下。

#coding=utf-8"""
creat time:2015.09.14
"""import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltfrom PIL import Image,ImageEnhance,ImageFilter

img_name = '2+.png'#去除干擾線im = Image.open(img_name)#圖像二值化enhancer = ImageEnhance.Contrast(im)
im = enhancer.enhance(2)
im = im.convert('1')
data = im.getdata()
w,h = im.size#im.show()black_point = 0for x in xrange(1,w-1): for y in xrange(1,h-1):
mid_pixel = data[w*y+x] #中央像素點像素值
if mid_pixel == 0: #找出上下左右四個方向像素點像素值
top_pixel = data[w*(y-1)+x]
left_pixel = data[w*y+(x-1)]
down_pixel = data[w*(y+1)+x]
right_pixel = data[w*y+(x+1)] #判斷上下左右的黑色像素點總個數
if top_pixel == 0:
black_point += 1
if left_pixel == 0:
black_point += 1
if down_pixel == 0:
black_point += 1
if right_pixel == 0:
black_point += 1
if black_point >= 3:
im.putpixel((x,y),0) #print black_point
black_point = 0im.show()041424344

原驗證碼：

4、分割
圖像中一般會含有多個數字，識別的時候只能根據每個字元的特徵來進行判斷，所以還要進行字元切割的工作。這一步工作就是把圖像中的字元獨立的切割出來。

具體的演算法如下：

第一步，先自下而上對圖像進行逐行掃描直至遇到第一個黑色的像素點。記錄下來。然後再自上而下對圖像進行逐行掃描直至找到第一個黑色像素，這樣就找到圖像大致的高度范圍。

第二步，在這個高度范圍之內再自左向右逐列進行掃描，遇到第一個黑色像素時認為是字元切割的起始位置，然後繼續掃描，直至遇到有一列中沒有黑色像素，則認為這個字元切割結束，然後繼續掃描，按照上述的方法一直掃描直至圖像的最右端。這樣就得到了每個字元的比較精確寬度范圍。

第三步，在已知的每個字元比較精確的寬度范圍內，按照第一步的方法，分別進行自上而下和自下而上的逐行掃描來獲取每個字元精確的高度范圍。

5、 圖像的歸一化
因為採集的圖像中字元大小有可能存在較大的差異，或者是經過切割後的字元尺寸不統一，而相對來說，統一尺寸的字元識別的標准性更強，准確率自然也更高，歸一化圖像就是要把原來各不相同的字元統一到同一尺寸，在系統實現中是統一到同一高度，然後根據高度來調整字元的寬度。具體演算法如下：先得到原來字元的高度，跟系統要求的高度做比較，得出要變換的系數，然後根據得到的系數求得變換後應有得寬度。在得到寬度和高度之後，把新圖像裡面的點按照插值的方法映射到原圖像中。

不少人認為把每個字元圖像歸一化為 5×9 像素的二值圖像是最理想的，因為圖像的尺寸越小，識別速度就越高，網路訓練也越快。而實際上，相對於要識別的字元圖像， 5×9 像素圖太小了。歸一化後，圖像信息丟失了很多，這時進行圖像識別，准確率不高。實驗證明，將字元圖像歸一化為 10×18 像素的二值圖像是現實中是比較理想的，達到了識別速度快和識別准確率高的較好的平衡點。

三、識別

圖像識別包括特徵提取、樣本訓練和識別三大塊內容。

驗證碼識別其中最為關鍵的就是去噪和分割，這對你的訓練和識別的精度都有著很大的影響。這里只講了大致的流程，其中每個細節都有很多工作要做，這里碼字也很難講清楚，大家可以以這個流程為主線，一步步的實現，最終也就能完成你的需求。

❹ 如何自學Python爬蟲技術，花式賺錢

Python語言這兩年是越來越火了，它漸漸崛起也是有緣由的。
比如市場需求、入門簡單易學、支持多種語言……當然這些都是很官方的。
說白了，就是
寫個web服務，可以用python；
寫個伺服器腳本，可以用python；
寫個桌面客戶端，可以用python；
做機器學習數據挖掘，可以用python；
寫測試工具自動化腳本依舊可以用python……
Python語言是免費支持的！
既然那麼好，如何利用python進行有意義的行（zhuan）為（錢）呢？
今天，小編和大家一起學習python爬蟲技術呢？
一、老生常談-學習准備
學會提前准備是一切好的開始，學習語言更是如此。興趣是最好的老師，學習爬蟲技術，可以給自己定個目標，比如為了妹紙，爬取時尚網站的數據信息，打包給那個她······
基礎知識必須掌握
什麼是爬蟲？數據是從哪裡來的？這些基礎到不行的知識點，請自行搜索！你還得掌握：
·HTML，了解網頁的結構，內容等，幫助後續的數據爬取。
·Python
因為比較簡單，零基礎可以聽一些大牛的博客文章，或者聽別人是怎麼說
python玩轉自動化測試，這個點有基礎的同學，可以略過哈~
·TCP/IP協議，HTTP協議
了解在網路請求和網路傳輸上的基本原理，幫助今後寫爬蟲的時候理解爬蟲的邏輯。
二、爬取整個網站的構思
當用戶在瀏覽網頁時，會看圖片。
點擊網址看到的圖片，是用戶輸入網址-DNS伺服器-伺服器主機-伺服器請求-伺服器解析-發送瀏覽器HTML、JS、CSS-瀏覽器解析-解析圖片
爬蟲需要爬取，有HTML代碼構成的網頁，然後獲取圖片和文字！
三、環境配置
環境配置總是最重要的一個環境，做過測試的都知道。python也一樣，需要掌握幾款好用的IDE，我們來看看常用的幾個：
1、Notepad++，簡單，但是提示功能不強
2、PyCharm，用於一般IDE具備的功能，比如，調試、語法高亮、代碼跳轉、等等，同時可用於Django開發，支持Google App Engine，更酷的是，PyCharm支持IronPython！
好的開發工具是一切工作完成的前提。

❺ Python如何解析爬去這個驗證碼的圖片有沒有人知道，查到最後應該是bas64加密加cookie的

將它下載到一個文件夾，然後使用Python圖像識別來識別，識別率不算準確

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

❼ python怎樣調用第三方平台識別驗證碼

一、pytesseract介紹

1、pytesseract說明

pytesseract最新版本0.1.6，網址：h

Python-tesseract is a wrapper for google's Tesseract-OCR
( ht-ocr/ ). It is also useful as a
stand-alone invocation script to tesseract, as it can read all image types
supported by the Python Imaging Library, including jpeg, png, gif, bmp, tiff,
and others, whereas tesseract-ocr by default only supports tiff and bmp.
Additionally, if used as a script, Python-tesseract will print the recognized
text in stead of writing it to a file. Support for confidence estimates and
bounding box data is planned for future releases.

翻譯一下大意：

a、Python-tesseract是一個基於google's Tesseract-OCR的獨立封裝包；

b、Python-tesseract功能是識別圖片文件中文字，並作為返回參數返回識別結果；

c、Python-tesseract默認支持tiff、bmp格式圖片，只有在安裝PIL之後，才能支持jpeg、gif、png等其他圖片格式；

2、pytesseract安裝

INSTALLATION:

Prerequisites:
* Python-tesseract requires python 2.5 or later or python 3.
* You will need the Python Imaging Library (PIL). Under Debian/Ubuntu, this is
the package "python-imaging" or "python3-imaging" for python3.
* Install google tesseract-ocr from hsseract-ocr/ .
You must be able to invoke the tesseract command as "tesseract". If this
isn't the case, for example because tesseract isn't in your PATH, you will
have to change the "tesseract_cmd" variable at the top of 'tesseract.py'.
Under Debian/Ubuntu you can use the package "tesseract-ocr".

Installing via pip:
See the [pytesseract package page](hi/pytesseract)
```
$> sudo pip install pytesseract

翻譯一下：

a、Python-tesseract支持python2.5及更高版本；

b、Python-tesseract需要安裝PIL（Python Imaging Library） ，來支持更多的圖片格式；

c、Python-tesseract需要安裝tesseract-ocr安裝包，具體參看上一篇博文。

綜上，Pytesseract原理：

1、上一篇博文中提到，執行命令行 tesseract.exe 1.png output -l eng ，可以識別1.png中文字，並把識別結果輸出到output.txt中；

2、Pytesseract對上述過程進行了二次封裝，自動調用tesseract.exe，並讀取output.txt文件的內容，作為函數的返回值進行返回。

二、pytesseract使用

USAGE:
```
> try:
> import Image
> except ImportError:
> from PIL import Image
> import pytesseract
> print(pytesseract.image_to_string(Image.open('test.png')))
> print(pytesseract.image_to_string(Image.open('test-european.jpg'),))

可以看到：

1、核心代碼就是image_to_string函數，該函數還支持-l eng 參數，支持-psm 參數。

用法：
image_to_string(Image.open('test.png'),lang="eng" config="-psm 7")

2、pytesseract里調用了image，所以才需要PIL，其實tesseract.exe本身是支持jpeg、png等圖片格式的。

實例代碼，識別某公共網站的驗證碼(大家千萬別干壞事啊，思慮再三，最後還是隱掉網站域名，大家去找別的網站試試吧……)：

View Code