极验滑动验证码的识别 上节我们了解了可以直接利用 tesserocr 来识别简单的图形验证码。...极验验证码的特点 极验验证码相较于图形验证码来说识别难度更大。对于极验验证码 3.0 版本，我们首先点击按钮进行智能验证。如果验证不通过，则会弹出滑动验证的窗口，拖动滑块拼合图像进行验证。...在 Python 中，我们可以使用 Selenium 来完全模拟人的行为的方式来完成验证，此验证成本相比直接去识别加密算法少很多。...对于极验验证码来说，我们可以利用和原图对比检测的方式来识别缺口的位置，因为在没有滑动滑块之前，缺口并没有呈现。 初始状态 我们可以同时获取两张图片。...下一篇我们将学习极验滑动验证码识别，敬请期待！
1 滑动验证码的识别介绍 本节目标：用程序识别极验滑动验证码的验证，包括分析识别思路、识别缺口位置、生成滑块拖动路径、模拟实现滑块拼合通过验证等步骤。...准备工作：本次案例我们使用Python库是Selenium，浏览器为Chrome。请确保已安装Selenium库和ChromeDriver浏览器驱动。...了解极验滑动验证码： 极验滑动验证码官网为：http://www.geetest.com/ 验证方式为拖动滑块拼合图像，若图像完全拼合，则验证成功，否则需要重新验证，如图所示： image.png 接下来我们链接地址...调用get_geetest_button()方法获取滑动验证按钮，并点击。 class CrackGeetest(): #......# 获取移动轨迹 track = self.get_track(gap) print('滑动轨迹', track) ⑥ 按照轨迹拖动，完全验证
一、小小课堂 在上篇博文中已经完成了破解文字验证码，接下来我们完成滑动验证码，在此以豆瓣登录验证为例。 ?...这个时候我们通过输错密码的方法，使其出现验证码。 ?...多滑动和刷新几次，发现一些规律，y轴不变，x轴在变化，豆瓣这个滑动验证码，x轴距离大概207左右，如果需要精确测量，需要使用像素对比。 ?...tracks.append(round(s0)) # 计算当前距离 s += s0 return tracks def slide(driver): """滑动验证码..."account"]/div[2]/div[2]/div/div[2]/div[1]/div[4]/a').click() # 停一下，等待出现 time.sleep(2) #滑动验证码
如图所示，验证码是一张矩形图，图片左侧会出现一个滑块，右侧会出现一个缺口，下侧会出现一个滑轨。左侧的滑块会随着滑轨的拖动而移动，如果能将左侧滑块正好滑动到右侧缺口处，就算完成了验证。 ?...另外不仅仅是「极验」，其他很多验证码服务商也推出了类似的验证码服务，如「网易易盾」等，上图所示的就是「网易易盾」的滑动验证码。 没错，确实这种滑动验证码的出现让很多网站变得更安全。...但是做爬虫的可就苦恼了，如果采用自动化的方法来绕过这种滑动验证码，关键部分在于以下两点： •找出目标缺口的位置。• 模拟人的滑动轨迹将滑块滑动到缺口处。 那么问题来了，第一步怎么做呢？...所以，迁移到验证码缺口识别这个任务上来，我们第一步就是给模型提供一些训练数据，训练数据就包括验证码的图片和缺口的位置标注轮廓信息。 好，既然如此，我们第一步就得准备一批验证码数据供标注和训练了。...以上便是利用华为云 ModelArts 搭建滑动验证码缺口识别模型的方法，十分简洁高效。
左侧的滑块会随着滑轨的拖动而移动，如果能将左侧滑块正好滑动到右侧缺口处，就算完成了验证。 ? 由于这种验证码交互形式比较友好，且安全性、美观度上也会更高，像这种类似的验证码也变得越来越流行。...另外不仅仅是「极验」，其他很多验证码服务商也推出了类似的验证码服务，如「网易易盾」等，上图所示的就是「网易易盾」的滑动验证码。 没错，确实这种滑动验证码的出现让很多网站变得更安全。...但是做爬虫的可就苦恼了，如果采用自动化的方法来绕过这种滑动验证码，关键部分在于以下两点： •找出目标缺口的位置。• 模拟人的滑动轨迹将滑块滑动到缺口处。 那么问题来了，第一步怎么做呢？...以上便是利用华为云 ModelArts 搭建滑动验证码缺口识别模型的方法，十分简洁高效。...崔庆才 静觅博客博主，《Python3网络爬虫开发实战》作者
大家应该都很熟悉 点击滑块然后移动到图片缺口进行验证 现在越来越多的网站使用这样的验证方式 为的是增加验证码识别的难度 那么 对于这种验证码 应该怎么破呢 接下来就是 打开 b 站的登录页面 https...以上就是识别滑动验证码的具体过程了 对于其它大部分的滑动验证码 也是可以使用这招搞定的 如果大家想找一个Python学习环境，可以加入我们的Python学习圈，自己是一名高级python开发工程师，...这里有我自己整理了一套最新的python系统学习教程，包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、人工智能、机器学习等。...送给正在学习python的小伙伴！...time.sleep（0.5） ActionChains（司机）.release（旋钮）.perform（） 高清 recognize_code（司机）： “”” 识别滑动验证码
原网址: https://www.cnblogs.com/qqandfqr/p/7866650.html 大致介绍 在python爬虫爬取某些网站的验证码的时候可能会遇到验证码识别的问题，现在的验证码大多分为四类...： 1、计算验证码 2、滑块验证码 3、识图验证码 4、语音验证码 这篇博客主要写的就是识图验证码，识别的是简单的验证码，要想让识别率更高，识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库...用到的几个主要的python库： Pillow(python图像处理库)、OpenCV(高级图像处理库)、pytesseract(识别库) 灰度处理&二值化 灰度处理，就是把彩色的验证码图片转为灰色的图片...其实到了这一步，这些字符就可以识别了，没必要进行字符切割了，现在这三种类型的验证码识别率已经达到50%以上了 字符切割 字符切割通常用于验证码中有粘连的字符，粘连的字符不好识别，所以我们需要将粘连的字符切割为单个的字符...，如果有人发现了，可以告诉我，我再添加 使用方法： 1、将要识别的验证码图片放入与脚本同级的img文件夹中，创建out_img文件夹 2、python3 filename 3
Image im=Image.open('D:/py3.8/src/商标/8.jpg') code = pytesseract.image_to_string(im).strip() print('验证码识别结果...print(type(code)) if(code =='51188'): print('ok') # print(pytesseract.image_to_string(im)) 执行结果 验证码识别结果...:51188 ok Process finished with exit code 0 只能识别部分验证码，加条线，下划线好像不行！
阅读目录 极验滑动验证码 实现 位移移动需要的基础知识 对比两张图片，找出缺口 获得图片 按照位移移动 详细代码 ---- 回到顶部 极验滑动验证码 ?...现在极验验证码已经更新到了 3.0 版本，截至 2017 年 7 月全球已有十六万家企业正在使用极验，每天服务响应超过四亿次，广泛应用于直播视频、金融服务、电子商务、游戏娱乐、政府企业等各大类型网站 对于这类验证...tracks.append(-1) return tracks 对比两张图片，找出缺口 def get_distance(image1,image2): ''' 拿到滑动验证码需要移动的距离...tracks.append(-random.randint(1,3)) return tracks def get_distance(image1,image2): ''' 拿到滑动验证码需要移动的距离...threshold: return i # 需要移动的距离 def main_check_code(driver, element): """ 拖动识别验证码
程序功能：程序模仿登入京东主页，自动输入帐号和密码，完成滑块验证，最后领取每日签京豆
来源： j_hao104 my.oschina.net/jhao104/blog/647326 一、探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课，涉及到计算机图形学，机器学习，机器视觉，人工智能等等高深领域...三、一般思路 验证码识别的一般思路为： 1、图片降噪 2、图片切割 3、图像文本输出 3.1 图片降噪 所谓降噪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...3.2 图片切割 识别验证码的重点和难点就在于能否成功分割字符，对于颜色相同又完全粘连的字符，比如google的验证码，目前是没法做到5%以上的识别率的。...不过google的验证码基本上人类也只有30%的识别率。本文使用的验证码例子比较容易识别。...在python中调用pytesser模块，pytesser又用tesseract识别图片中的文字。
之前有个爬虫需求，但每次请求都需要进行验证码识别，故需要ocr识别，推荐一个Python免费的验证码识别-ddddocr（谐音带带弟弟OCR） 安装 pip install ddddocr -i https...://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 参数说明 验证 随便找了一个验证码图片，使用这个库来实战一下。...open('1.png', 'rb') as f: img_bytes = f.read() res = ocr.classification(img_bytes) print(res) 成功识别出来了验证码文字...而且优点也非常明显：首先代码非常精简，不需要额外设置环境变量等等，5行代码即可轻松识别验证码图片。如果你需要进行验证码识别，且对精度要求不是过高。
作者 | shenzhongqiang 来源 | Python与数据分析 很多网站登录都需要输入验证码，如果要实现自动登录就不可避免的要识别验证码。...本文以一个真实网站的验证码为例，实现了基于一下KNN的验证码识别。...准备工作 这里我们使用opencv做图像处理，所以需要安装下面两个库 pip3 install opencv-python pip3 install numpy 识别原理 我们采取一种有监督式学习的方法来识别验证码...检测结果 下面是我们要识别的验证码 ? 对于每一个要识别的验证码，我们都需要对图片做降噪、二值化、分割的处理（代码和上面的一样，这里不再重复）。...我们测试了下识别的准确率，取100张验证码图片（存在test目录下）进行识别，识别的准确率约为82%。看到有人说用神经网络识别验证码，准确率可以达到90%以上，下次有机会可以尝试一下。
#将浏览器最大化，以获取更清晰的校验码图片 driver. get (url) driver.save_screenshot( 'f://gps.png' ) #截取当前网页，该网页有我们需要的验证码...imgelement = driver.find_element_by_id( 'verifyCodeImg' ) #通过id定位验证码 location = imgelement.location... #获取验证码的x,y轴 size = imgelement.size #获取验证码的长宽 rangle=( int (location[ 'x' ]), int (location...verifycodeimage.png' ) #print image vcode=pytesseract.image_to_string(image).strip() #使用image_to_string识别验证码
大致介绍 在python爬虫爬取某些网站的验证码的时候可能会遇到验证码识别的问题，现在的验证码大多分为四类： 1、计算验证码 2、滑块验证码 3、识图验证码 4、语音验证码... 这篇博客主要写的就是识图验证码，识别的是简单的验证码，要想让识别率更高，识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库。 ...用到的几个主要的python库： Pillow(python图像处理库)、OpenCV(高级图像处理库)、pytesseract(识别库) 灰度处理&二值化 灰度处理，就是把彩色的验证码图片转为灰色的图片...，如果有人发现了，可以告诉我，我再添加 使用方法： 1、将要识别的验证码图片放入与脚本同级的img文件夹中，创建out_img文件夹 2、python3 filename 3、二值化...：%s' % str_img) if __name__ == '__main__': main() 以上就是Python实现验证码识别的详细内容，更多关于Python验证码识别的资料请关注ZaLou.Cn
这是「进击的Coder」的第 394 篇技术分享 作者：崔庆才 来源：崔庆才丨静觅 之前的文章中其实已经提到过如何使用深度学习来识别滑动验证码缺口，文章见利用 Python 深度学习识别滑动验证码缺口。...之前的案例是网易盾，现在我想在某验的基础上做一些实验，也就是说训练一个可以识别某验滑动验证码缺口的模型。 所以第一步便是准备一些训练素材了，比如类似这样的： ?...这样，背景图片足够丰富，那就足够支撑训练验证码识别模型了，模型也会更加健壮。...训练结果 具体的训练结果我就不赘述了，大家可以参考 https://github.com/Python3WebSpider/DeepLearningImageCaptcha2。...看下模型识别结果： ? ? ? 识别准确率很高，可以完美把想要的缺口标注出来，大功告成。 后记 另外发现缺口的形状也对识别效果有一定的影响，所以滑块和缺口图片也需要多弄几种类型，使模型更加健壮。
ima = Image.open('1.png') image=ima.resize((480,200),Image.ANTIALIAS) image = ...
在学习python通过接口自动登录网站时，用户名密码、cookies、headers都好解决但是在碰到验证码这个时就有点棘手了；于是通过网上看贴，看官网完成了对简单验证码的识别，如果是复杂的请看大神的贴这里解决不了...以上两张为网站的上比较简单的验证码，没有加复杂的干扰线也没有对字体进行弯曲； 识别的代码用到的python模块有pytesseract,PIL;pytesseract在win下需要tesseract-ORC...支持，这个需要上网下载安装，并在win的系统环境变量下配置安装路径，运行tesseract –v 显示当前tesseract版本信息表示设置安装正常 以下是识别验证码代码： import pytesseract...*注意*如果有边框的图片在处理时没有外理边框，得到的图片如下，在程序识别时就会影响准确度： ? ? 以下是作者对手机拍的一张图片直接识别和处理后识别的如果 手机图片： ?...直接识别：（我们看到程序无法识别） ? 用代码处理后识别： ?
陆陆续续的学习了验证码的灰度、二值化、分割等方法，还了解了机器学习中最基本的3个分类方式——KNN、决策树、朴素贝叶斯。...基于这些，今天结合这些工具来写一个简单的验证码识别程序，本来想使用现有的库来生成验证码，但无意间发现了之前写某个程序时下载的200个验证码，正好可以拿来练手。...原始验证码如图所示： 可以看出，字符红色，干扰线绿色，字符之间没有粘连扭曲，只包含数字和大写英文，经过查看后每个字符宽30像素，可以说是一种很简单的验证码。...首先去掉绿色的干扰线： 使用函数把符合判断条件的元素改成白色，接下来就是分割、二值化等操作，之前有记录过不再赘述： 处理后，手动分类到不同的文件夹中（使用实际验证码就是坑在这点，需要手动打码，所以数据集较小...），总共200个验证码切分出800个字符： 然后就是加载数据进行训练了: 输出如下： 没想到决策树在这个情况中成功率可以达到0.79，最看好的贝叶斯居然是最低的。
今天的主角是滑动验证码，现在有很多网站使用了极验验证码来智能反爬虫,其中有一种是滑动验证码，具体来说就是拖动滑块来拼合图像，若图像完全拼合，则验证成功。...下图是B站的登录验证码，便是采用了极验的滑动验证码，一起来看看如何破解吧！ ?...先打开B站的登录页面，https://passport.bilibili.com/login，输入账号密码之后点击登录便会弹出上述的滑动验证码。...将任务拆分有助于我们解决问题，解决这个滑动验证码我们可以分为这么两个步骤： 1）识别图片缺口 2）模拟拖动滑块 那么就一步一步来吧~ 图片缺口识别 可以看到的是缺口图的颜色与周围有显著不同，我们只需要拿到不含缺口的原图进行对比就能够找到这个缺口的坐标...再将这个滑动验证码从截图中裁切出来。
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