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ocr识别验证码

OCR(Optical Character Recognition)是一种将图像中的文字转换为可编辑文本的技术。它通过识别和解析图像中的字符,将其转换为计算机可读的文本格式。

OCR识别验证码是指利用OCR技术来识别和解析验证码图像中的字符。验证码(CAPTCHA)是一种用于区分人类用户和机器程序的图像或文字验证机制。通过识别验证码,可以自动化地完成一些需要人工干预的操作,提高工作效率和用户体验。

OCR识别验证码的优势在于:

  1. 自动化处理:通过OCR技术,可以自动识别和解析大量的验证码,无需人工干预,提高处理效率。
  2. 准确性:OCR技术在识别和解析字符方面具有较高的准确性,可以有效地识别各种字体和形状的字符。
  3. 可扩展性:OCR技术可以应用于各种验证码类型,包括文字、数字、图像等形式的验证码。

OCR识别验证码的应用场景包括但不限于:

  1. 注册和登录:在用户注册和登录过程中,常常需要输入验证码来验证用户身份。通过OCR识别验证码,可以自动化地完成注册和登录操作。
  2. 数据采集:在进行数据采集和爬虫任务时,经常会遇到需要识别验证码的情况。通过OCR技术,可以自动识别和解析验证码,实现自动化的数据采集。
  3. 批量处理:在需要大量处理验证码的场景中,如批量下载、批量操作等,通过OCR识别验证码可以提高处理效率和准确性。

腾讯云提供了一系列与OCR相关的产品和服务,包括:

  1. 通用印刷体识别(OCR):提供了通用印刷体文字识别的能力,可以识别印刷体文字,并返回识别结果。产品链接:https://cloud.tencent.com/product/ocr
  2. 身份证识别(OCR):提供了身份证识别的能力,可以识别身份证正反面的文字和照片,并返回识别结果。产品链接:https://cloud.tencent.com/product/ocr-idcard
  3. 银行卡识别(OCR):提供了银行卡识别的能力,可以识别银行卡号、发卡行等信息,并返回识别结果。产品链接:https://cloud.tencent.com/product/ocr-bankcard
  4. 行驶证识别(OCR):提供了行驶证识别的能力,可以识别行驶证上的文字和照片,并返回识别结果。产品链接:https://cloud.tencent.com/product/ocr-drivinglicense

通过使用腾讯云的OCR相关产品,开发者可以方便地实现验证码识别功能,提高工作效率和用户体验。

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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

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