python12306验证码识别

1. 如何利用python做简单的验证码识别

先是获取验证码样本。。。我存了大概500个。
用dia测了测每个字之间的间距，直接用PIL开始切。
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))

上面一段脚本的意思是把jpg切成四个小块然后保存
之后就是二值化啦。
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，不要在意函数的名字。上面的一段代码的意思是遍历图片的每个像素点，颜色数值小于200的用1表示，其他的用0表示。
其中的im代表的是Image.open()类型。
切好的图片长这样的。
只能说这样切的图片还是很粗糙，很僵硬。
下面就是分类啦。
把0-9，“+”，”-“的图片挑好并放在不同的文件夹里面，这里就是纯体力活了。
再之后就是模型建立了。
这里我试了自己写的还有sklearn svm和sklearn neural_network。发现最后一个的识别正确率高的多。不知道是不是我样本问题QAQ。
下面是模型建立的代码
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

大概的意思是从图片源中读取图片和label然后放到模型中去跑吧。
之后便是图像匹配啦。
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)

最后eval一下识别出来的字符串就得出结果了。。
顺便提一句现在的bilibili登陆改成rsa加密了，麻蛋，以前的脚本全部作废，心好痛。
登陆的代码。
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)

2. 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。

3. python 如果抓取验证码图片 类似12306的登录验证码图片

这个以前做过多次。最大的麻烦是验证码的识别算法的识别率太低。比如12306那种网站你登陆错3次就限制你20分钟。所以除非你有33%以上的识别率否则不要尝试了。

通常做法是另存验证码图片，通常收集几十个，然后训练自己的识别算法。我曾经用PIL库自己做过识别算法，最高只有10%的识别率。效率还可以，一秒可以识别10次左右。主要是图片很小，所以处理起来也快。

验证码识别还有多少公开的算法，只能用来参考。不过真正识别都需要自己根据实际情况去训练改进算法。

4. 使用python来写脚本，如何来处理验证码的问题，每次登录时验证码都不同，求高人帮忙，谢谢

如果是想让代码识别的话，要看验证码的复杂程度了，如果比较简单，使用图像处理说不定可以解决（我不会，不过网上应该有资料，就算没有python的，其他语言的也有），但是如果是复杂的，建议你把验证码下载下来，如果有图形界面，就在界面中显示，如果没有，就下到一个目录里，自己取找，然后人工识别吧。

5. 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

6. 使用Python进行验证码识别案例无法验证通过，SOS

是不是PIL需要的依赖图像支持没有下?
试试这个
sudo apt-get install zlib1g-dev
sudo apt-get install libfreetype6-dev
sudo apt-get build-dep python-imaging
能安装的都安上

7. python验证码识别模块

只需要简单几步操作即可拥有两大通用识别模块，让你在工作中畅通无阻。

测试图片 test1.png

测试图片 test2.jpg

以上参数两者选其一即可，默认 model_type 为 ModelType.OCR, 若指定 conf_path 参数则优先使用自定义模型。

注意: 因模块过新，阿里/清华等第三方源可能尚未更新镜像，因此手动指定使用境外源，为了提高依赖的安装速度，可预先自行安装依赖：tensorflow/numpy/opencv-python/pillow/pyyaml

输出结果:

OCR和验证码识别的速度基本都在10ms左右，低配CPU可能需要15-20ms。本模块仅支持单行识别，如有多行识别需求请自行采用目标检测预裁图片。