dddocr是一个基于深度学习的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)库,用于识别图片中的文字。它可以识别各种类型的文字,包括印刷体、手写体、表格、条形码等。dddocr库使用了深度卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等先进的模型,具有较高的准确性和稳定性。
2、pip3 install pillow or easy_install Pillow
将将要爬去的url放在一个队列中,这里使用标准库Queue。访问url后的结果保存在结果队列中
github地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
对于web应用程序来讲,处于安全性考虑,在登录的时候,都会设置验证码,验证码的类型种类繁多,有图片中辨别数字字母的,有点击图片中指定的文字的,也有算术计算结果的,再复杂一点就是滑动验证的。诸如此类的验证码,对我们的系统增加了安全性的保障,但是对于我们测试人员来讲,在自动化测试的过程中,无疑是一个棘手的问题。 1、web自动化验证码解决方案 一般在我们测试过程中,登录遇到上述的验证码的时候,有以下种解决方案: 第一种、让开发去掉验证码 第二种、设置一个万能的验证码 第三种、通过cookie绕过登录 第四种、自动识别技术识别验证码 2、自动识别技术识别验证码 前三种解决方案,想必大家都比较了解,本文重点阐述第四种解决方案,也就是验证码的自动识别,关于验证码识别这一块,可以通过两个方案来解决, 第一种是:OCR自动识别技术, 第二种是:通过第三方打码平台的接口来识别。 OCR识别技术 OCR中文名称光学识别, tesseract是一个有名的开源OCR识别框架,它与Leptonica图片处理库结合,可以读取各种格式的图像并将它们转化成超过60种语言的文本,可以不断训练自己的识别库,使图像转换文本的能力不断增强。如果团队深度需要,还可以以它为模板,开发出符合自身需求的OCR引擎。那么接下来给大家介绍一下如何使用tessract来识别我们的验证码。 关于OCR自动识别这一块,需要大家安装Tesseract,并配置好环境,步骤如下 1)、安装tesseract 适用于Tesseract 3.05-02和Tesseract 4.00-beta的 Windows安装程序下载地址:github.com/UB-Mannheim… 2)、加入培训数据 tesseract 默认只能识别英文,如果您想要识别其他语言,则需要下载相应的培训数据 下载地址:github.com/tesseract-o… 下图为中文数据包 我们只做中文,暂时下载一个中文的文字训练数据就可以 ,然后将.traineddata文件复制到安装之后的’tessdata’目录中。C:\OCR\Tesseract-OCR\tessdata 3)、配置环境变量 要从任何位置访问tesseract-OCR,您可能必须将tesseract-OCR二进制文件所在的目录添加到Path变量中C:\OCR\Tesseract-OCR。 安装后tesseract之后 ,并不能直接在python中使用,我们要想在python中使用,需要安装pytesseract模块我们可以通过 pip 安装 pip install pytesseract python中识别验证码图片内容 安装好后。找一张验证码图片,如下图(命名为test.jpg),放在当前python文件同级目录下面, 使用 PIL中的Image中的open方法打开验证码图片,调用pytesseract.image_to_string方法,可以识别图片中的文字,并且转换成字符串,如下面代码所示。 import pytesseract from PIL import Image pic = Image.open(‘test.jpg’) pic 为打开的图片,lang指定识别转换的语言库 text = pytesseract.image_to_string(pic,lang=‘chi_sim’) print(text) 通过上述方法能识别简单的验证码,但是存在一定的问题,识别的精度不高,对于一些复杂一点,有干扰线的验证码无法正确识别出结果。 接下来给大家介绍一下第二种识别的方案,第三方的打码平台识别 打码平台识别验证码 第三方的打码平台相对于OCR来讲,优势在于识别的精准度高,网络上的第三方打码平台很多,百度随便一搜就有几十个,这个给大家列举几个,如下所示: 网络上的第三方打码平台众多,这里小编选择超级鹰这个第三方的平台来给大家做演示。 首先登录我们需要注册登录超级鹰这个网站 www.chaojiying.com,进入之后我们找到python对应的开发文档并下载, 下载开发文档 下载之后解压缩,得到如下文件 第三方打码平台的接口分析 我们打开chaojiying.py这个文件后,会发现这个文件中给出了的接口非常简单,如下所示 首先第一步创建一个用户对象:三个参数(账号,密码,软件ID),账号密码就是该网站的账号密码,那么软件ID呢?软件ID我们可以在用户中心找到软件ID,然后进去点击生成一个软件ID(如下图), 第二行代码就是打开一个要识别的验证码图片,并读取内容, 第三行,调用PostPic方法识别验证码,两个参数(验证码图片内容,验证码类型),关于验证码类型,请参考该网站的价格体系(如下图),根据验证码类型选择对应的数值传入。 结果提取: PostPi
1 图像采集:就直接通过HTTP抓HTML,然后分析出图片的url,然后下载保存就可以了
Selenium 是一个用于web应用程序自动化测试的工具,直接运行在浏览器当中,支持chrome、firefox等主流浏览器。可以通过代码控制与页面上元素进行交互(点击、输入等),也可以获取指定元素的内容。
思路: 由于验证码不是图片,需要用到selenium进行截取验证码,然后通过ddddocr识别数字
疫情已经持续很久,打算做一个健康码颜色识别和信息提取的应用。本文采用opencv 和PaddleOCR、Flask来完成
对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
如果会安卓开发的话, 可以把百度开源的paddle做成插件, 提供给autojs使用; 我不会安卓开发, 所以我选择了nodejs, 把ocr功能单独做一个app, 提供给脚本使用.
黑科技?还是黑代码? 我感觉这个看在你用啥,对不对?反正我用来(* * * * ) 你懂得
前几天在Python钻石群【gw】问了一个Python模拟登录的问题,这里拿出来给大家分享下。
4 月 1 日,Infinity宣布端到端 RAG 解决方案 RAGFlow 开源,仅一天收获上千颗星,到底有何魅力? 我们来安装体验并从代码层面来分析看看。
在当今这样的时代,任何组织或公司要扩大规模并保持相关性,都必须改变他们对技术的看法,并迅速适应不断变化的形势。已经知道Google如何将图书数字化。还是Google Earth如何使用NLP识别地址。或者如何读取发票,法律文书等数字文档中的文本。
我们生活在这样一个时代:任何一个组织或公司要想扩大规模并保持相关性,就必须改变他们对技术的看法,并迅速适应不断变化的环境。我们已经知道谷歌是如何实现图书数字化的。或者Google earth是如何使用NLP来识别地址的。或者怎样才能阅读数字文档中的文本,如发票、法律文书等。
在Oracle中,如果$GRID_HOME或$GRID_BASE或/u01目录下的所有文件权限被人为误操作修改了,那么如何来修复该权限问题?
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firefox:59.0.2 selenium:3.11.0
scrapy_selenium是一个结合了scrapy和selenium的库,可以让我们使用selenium的webdriver来控制浏览器进行动态网页的爬取。但是在使用scrapy_selenium的过程中,我们可能会遇到一些问题,比如如何设置代理、如何处理反爬、如何优化性能等。本文将介绍一些scrapy_selenium的常见问题和解决方案,希望对你有所帮助。
之前一篇介绍了Tesseract-OCR安装与测试,已经对中文字符的识别支持。大家反馈比较多,所以决定在写一篇,主要是介绍用它做项目时候需要注意的问题与一些比较重要的函数使用。主要介绍一下Tesseract-OCR中如何实现结构化的文档分析以及相关区域的定位识别。
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指使用扫描仪或数码相机对文本资料进行扫描成图像文件,然后对图像文件进行分析处理,自动识别获取文字信息及版面信息的软件。一般情况下,对于字符型验证码的识别流程如下:主要过程可以分解为五个步骤:图片清理,字符切分,字符识别,恢复版面、后处理文字几个步骤。通过本章节学习联系搭建OCR环境,使用Tesseract平台对验证码进行识别。
首先,我们要做的第一件事是创建一个简单的数据集,这样我们就可以测试我们工作流程的每一部分。理想情况下,我们的数据集将包含各种易读性和时间段的扫描文档,以及每个文档所属的高级主题。我找不到具有这些精确规格的数据集,所以我开始构建自己的数据集。我决定的高层次话题是政府、信件、吸烟和专利,随机的选择这些主要是因为每个地区都有各种各样的扫描文件。
二维码识别 import pyzbar.pyzbar as pyzbar from PIL import Image,ImageEnhance image = "139_00.png" img = Image.open(image) #img = ImageEnhance.Brightness(img).enhance(2.0)#增加亮度 #img = ImageEnhance.Sharpness(img).enhance(17.0)#锐利化 #img = ImageEnhance.Contrast(im
本推文主要识别的验证码是这种: 第一步: 二值化 所谓二值化就是把不需要的信息通通去除,比如背景,干扰线,干扰像素等等,只剩下需要识别的文字,让图片变成2进制点阵。 第二步: 文字分割 为了能识别出字
前几天在Python最强王者群【鶏啊鶏。】问了一个Python网络爬虫的问题,这里拿出来给大家分享下。
用户批量上传需要识别的照片,上传成功后,系统会启动Hangfire后台Job开始调用PaddleOCR服务返回结果,这个过程有点类似微服务的架构模型。
EVA 旨在支持使用深度学习模型对结构化数据(表格、特征向量)和非结构化数据(视频、播客、PDF 等)进行操作的数据库应用程序。 它使用一系列受久经考验的关系数据库系统启发的优化,包括函数缓存、采样和基于成本的谓词重新排序,将 AI 管道加速 10-100 倍。 EVA 支持面向 AI 的类 SQL 查询语言,专为分析非结构化数据而量身定制。 它带有用于分析非结构化数据的广泛模型,包括用于图像分类、对象检测、OCR、文本情感分类、人脸检测等的模型。它完全用 Python 实现并在 Apache 许可下获得许可。
最近在准备一个爬虫项目,准备阶段了解到一个文字识别工具,用在验证码方面很方便。 现在主力开发机是mac,本文流程都是基于mac。
这是一个学习 Python 的趣味网站,通过关卡的形式来锻炼 Python 水平。一共有 33 关,每一关都需要利用 Python 知识解题找到答案,然后进入下一关。很考验对 Python 的综合掌握能力,比如有的闯关需要用到正则表达式,有的要用到爬虫
原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/11543364.html 下载后 可以直接ctrl+f查找 很方便
传统的UI自动化框架(UIAutomator、Espresso、appium等),或多或少在这些方法做的不够完美。
某项目要集成 PDF 文件的 OCR 功能,不过由于此功能技术难度太大,网络上找不到靠谱的开源实现,最终不得不选择 ABBYY FineReader Engine 的付费服务。可惜 ABBYY 只提供了 C++ 和 Java 两种编程语言的 SDK,而我们的项目采用的编程语言是 Golang,此时通常的集成方法是使用 C++ 或 Java 实现一个服务,然后在 Golang 项目里通过 RPC 调用服务,不过如此一来明显增加了系统的复杂度,好在 Golang 支持 CGO,让我们可以很方便的在 Golang 中使用 C 模块,本文总结了我在学习 CGO 过程中的心得体会。
如果你是一个数据挖掘爱好者,那么验证码是你避免不过去的一个天坑,和各种验证码斗争,必然是你成长的一条道路,接下来的几篇文章,我会尽量的找到各种验证码,并且去尝试解决掉它,中间有些技术甚至我都没有见过,来吧,一起Coding吧
OCR,即Optical Character Recognition,光学字符识别,是指通过扫描字符,然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程,对应图形验证码来说,它们都是一些不规则的字符,这些字符是由字符稍加扭曲变换得到的内容,我们可以使用OCR技术来讲其转化为电子文本,然后将结果提取交给服务器,便可以达到自动识别验证码的过程
假设需要批量处理多个txt文件,然后将包含子串的内容写入一个txt文件中,这里假设我的子串为”_9″和“_10”
最近出了点安全事故,有人盗号。而且手段极其简单,就是暴力破解。 为了提高安全性,UI的界面加了验证机制。这也为自动化测试提高了难度。
验证码作为一种人机识别手段,其终极目的,就是区分正常人和机器的操作。 区分人机行为的作用不言而喻。互联行为的注册、登录、发帖、领优惠券、投票等等应用场景,都有被机器刷造成各类损失的风险,如果不对各类机器垃圾的行为加以防范,灌水内容、垃圾注册、恶意登录、刷票、撞库、活动作弊、垃圾广告、爬虫、羊毛党等用户行为一旦发生,将对产品自身发展、用户体验造成极大的影响。
训练数据可以在tessdata下载,里面包含各种语言。当然你自己也可以训练它,有兴趣的可以学习一下相关内容。
Marker 能够将 PDF、EPUB 和 MOBI 文件转换为 Markdown 格式。它比 nougat 快 10 倍,在大多数文档上更准确,并且具有较低的错误风险。
在被称为「AI 春晚」的 OpenAI 首届开发者大会拉开帷幕后,很多人的朋友圈都被这家公司发布的新产品刷了屏,比如不需要写代码就能定制应用的 GPTs、能解说球赛甚至「英雄联盟」游戏的 GPT-4 视觉 API 等等。
今天要给大家介绍的是验证码的爬取和识别,不过只涉及到最简单的图形验证码,也是现在比较常见的一种类型。
Python现在非常火,语法简单而且功能强大,很多同学都想学Python!所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍,欢迎前来领取!
import tesserocr from PIL import Image from selenium import webdriver import time import sys import datetime import os import csv import re from win32com.client import Dispatch, DispatchEx import pythoncom from PIL import ImageGrab, Image import uuid import configparser
前面写的几篇,不知道大家是否能看出个所以然,主要是框架的内容,没有特别繁琐复杂的代码。
本篇文章简述了使用python的splinter实现163邮箱的自动登录,介绍了splinter自动化测试工具的使用,以及mac环境下的配置;
pytesseract最新版本0.1.6,网址:https://pypi.python.org/pypi/pytesseract
https://github.com/Arctanxy/DeepLearningDeployment/tree/master/SimplestNCNNExample
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