Python识别验证码的实现示例

废话不多说，直接开干！
首先安装库

pip install pytesseract
pip install PILLOW

然后按照tesseract程序下载安装

tessercat下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ //请依据自己的操作系统下载exe文件安装

用户变量，系统变量都添加：PATH C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR; //这是tesseract的安装目录
系统变量添加：TESSDATA_PREFIX C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR
//有的博文写到“TESSDATA_PREFIX”目录需要到tessdata，但是我电脑配置到tessdata就会多一级tessdata目录，命令测试时会找不到，所以这里自己依据调试哪个OK用哪个~

再找到pytesseract.py文件
修改添加tesseract.exe

tesseract_cmd = 'C:\\Program Files (x86)\\Tesseract-OCR\\tesseract.exe'


#! -*- coding:utf-8 -*-

import pytesseract
from PIL import 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:'+code)
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
<class 'str'>
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！

到此这篇关于Python识别验证码的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关Python识别验证码内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • python脚本实现验证码识别

    python脚本实现验证码识别

    最近在折腾验证码识别.最终的脚本的识别率在92%左右,9000张验证码大概能识别出八千三四百张左右.好吧,其实是验证码太简单.下面就是要识别的验证码. 我主要用的是Python中的PIL库. 首先进行二值化处理.由于图片中的噪点颜色比较浅,所以可以设定一个阈值直接过滤掉.这里我设置的阈值是150,像素大于150的赋值为1,小于的赋为0. def set_table(a): table = [] for i in range(256): if i < a: table.append(0) else

  • Python验证码识别处理实例

    Python验证码识别处理实例

    一.准备工作与代码实例 (1)安装PIL:下载后是一个exe,直接双击安装,它会自动安装到C:\Python27\Lib\site-packages中去, (2)pytesser:下载解压后直接放C:\Python27\Lib\site-packages(根据你安装的Python路径而不同),同时,新建一个pytheeer.pth,内容就写pytesser,注意这里的内容一定要和pytesser这个文件夹同名,意思就是pytesser文件夹,pytesser.pth,及内容都要一样! (3)Te

  • 用Python进行简单图像识别（验证码）

    用Python进行简单图像识别（验证码）

    这是一个最简单的图像识别,将图片加载后直接利用Python的一个识别引擎进行识别 将图片中的数字通过 pytesseract.image_to_string(image)识别后将结果存入到本地的txt文件中 #-*-encoding:utf-8-*- import pytesseract from PIL import Image class GetImageDate(object): def m(self): image = Image.open(u"C:\\a.png") text

  • python验证码识别的实例详解

    python验证码识别的实例详解

    其实关于验证码识别涉及很多方面的内容,入手难度大,但是入手后,可拓展性又非常广泛,可玩性极强,成就感也很足,对这感兴趣的朋友们下面跟着小编一起来学习学习吧. 依赖 sudo apt-get install python-imaging sudo apt-get install tesseract-ocr pip install pytesseract 利用google ocr来识别验证码 from PIL import Image import pytesseract image = Image

  • python入门教程之识别验证码

    python入门教程之识别验证码

    前言 验证码?我也能破解? 关于验证码的介绍就不多说了,各种各样的验证码在人们生活中时不时就会冒出来,身为学生日常接触最多的就是教务处系统的验证码了,比如如下的验证码: 识别办法 模拟登陆有着复杂的步骤,在这里咱们不管其他操作,只负责根据输入的一张验证码图片返回一个答案字符串. 我们知道验证码为了制作干扰,会把图片弄成五颜六色的样子,而我们首先就是要去除这些干扰,这一步就需要不断试验了,增强图片色彩,加大对比度等等都可以产生帮助. 在经过各种对图片的操作之后,终于找到了比较完美的去除干扰方案.可

  • python简单验证码识别的实现方法

    python简单验证码识别的实现方法

    利用SVM向量机进行4位数字验证码识别 主要是思路和步骤如下: 一,素材收集 检查环境是否包含有相应的库: 1.在cmd中,通过 pip list命令查看安装的库 2.再使用pip installRequests 安装Requests库 3.再次使用pip list 命令 4.利用python获取验证码资源 编写代码:_DownloadPic.py #!/usr/bin/nev python3 #利用python从站点下载验证码图片 import requests ## 1.在 http://w

  • python爬虫之自动登录与验证码识别

    在用爬虫爬取网站数据时,有些站点的一些关键数据的获取需要使用账号登录,这里可以使用requests发送登录请求,并用Session对象来自动处理相关Cookie. 另外在登录时,有些网站有时会要求输入验证码,比较简单的验证码可以直接用pytesser来识别,复杂的验证码可以依据相应的特征自己采集数据训练分类器. 以CSDN网站的登录为例,这里用Python的requests库与pytesser库写了一个登录函数.如果需要输入验证码,函数会首先下载验证码到本地,然后用pytesser识别验证码后登

  • Python验证码识别的方法

    本文实例讲述了Python验证码识别的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: #encoding=utf-8 import Image,ImageEnhance,ImageFilter import sys image_name = "./22.jpeg" #去处 干扰点 im = Image.open(image_name) im = im.filter(ImageFilter.MedianFilter()) enhancer = ImageEnhance.Contrast(

  • 详解Python验证码识别

    以前写过一个刷校内网的人气的工具,Java的(以后再也不行Java程序了),里面用到了验证码识别,那段代码不是我自己写的:-) 校内的验证是完全单色没有任何干挠的验证码,识别起来比较容易,不过从那段代码中可以看到基本的验证码识别方式.这几天在写一个程序的时候需要识别验证码,因为程序是Python写的自然打算用Python进行验证码的识别. 以前没用Python处理过图像,不太了解PIL(Python Image Library)的用法,这几天看了看PIL,发现它太强大了,简直和ImageMagi

  • Python识别验证码的实现示例

    废话不多说,直接开干! 首先安装库 pip install pytesseract pip install PILLOW 然后按照tesseract程序下载安装 tessercat下载地址:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ //请依据自己的操作系统下载exe文件安装 用户变量,系统变量都添加:PATH C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR; //这是tesseract的安装目录 系统变量添加:TESSDAT

  • python识别验证码图片实例详解

    python识别验证码图片实例详解

    在编写自动化测试用例的时候,每次登录都需要输入验证码,后来想把让python自己识别图片里的验证码,不需要自己手动登陆,所以查了一下识别功能怎么实现,做一下笔记. 首选导入一些用到的库,re.Image.pytesseract.selenium.time import re # 用于正则 from PIL import Image # 用于打开图片和对图片处理 import pytesseract # 用于图片转文字 from selenium import webdriver # 用于打开网站

  • python识别验证码的思路及解决方案

    1.介绍 在爬虫中经常会遇到验证码识别的问题,现在的验证码大多分计算验证码.滑块验证码.识图验证码.语音验证码等四种.本文就是识图验证码,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. 识别验证码通常是这几个步骤: (1)灰度处理 (2)二值化 (3)去除边框(如果有的话) (4)降噪 (5)切割字符或者倾斜度矫正 (6)训练字体库 (7)识别 这6个步骤中前三个步骤是基本的,4或者5可根据实际情况选择是否需要. 经常用的库有pytesseract(

  • python利用Tesseract识别验证码的方法示例

    无论是是自动化登录还是爬虫,总绕不开验证码,这次就来谈谈python中光学识别验证码模块tesserocr和pytesseract.tesserocr和pytesseract是Python的一个OCR识别库,但其实是对tesseract做的一层Python API封装,pytesseract是Google的Tesseract-OCR引擎包装器:所以它们的核心是tesseract,因此在安装tesserocr之前,我们需要先安装tesseract. 下载安装 下载地址:https://digi.b

  • python图片验证码识别最新模块muggle_ocr的示例代码

    一.官方文档 https://pypi.org/project/muggle-ocr/ 二模块安装 pip install muggle-ocr # 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 三.使用代码 # 导入包 import muggle_ocr # 初始化:model_type 包含了 ModelType.OCR/Model

  • mac使用python识别图形验证码功能

    前言 最近在研究验证码相关的操作,所以准备记录下安装以及使用的过程.虽然之前对验证码的破解有所了解的,但是之前都是简单使用之后就不用了,没有记录一个详细的过程,所以后面再用起来也要重新从网上查找资料比较麻烦,所以这里准备对研究过程的关键点做一个记录. 首先这篇文章,主要是研究图形验证码,后期会不定时拓展内容. 在网上查了很多版本的图形验证码识别,目前看到最多的两个模块是pytesseract和tesserocr,但是因为我这里安装tesserocr的时候各种出错,所以最终我锁定了使用pytess

  • python简单验证码识别的实现过程

    python简单验证码识别的实现过程

    目录 1. 环境准备 1.1 安装pillow 和 pytesseract 1.2 安装Tesseract-OCR.exe 1.3 更改pytesseract.py的ocr路径 2. 测试识别效果 3. 实战案例–实现古诗文网验证码自动识别登录 总结 1. 环境准备 1.1 安装pillow 和 pytesseract python模块库需要 pillow 和 pytesseract 这两个库,直接pip install 安装就好了. pip install pillow pip install

  • Python使用captcha制作验证码的实现示例

    Python使用captcha制作验证码的实现示例

    目录 1 生成单张验证码图片并显示 2 验证码图片的显示与保存 3 批量生成验证码样本集 在使用Keras搭建验证码识别模型时,需要大量的验证码图片.在这里,使用captcha模块生成验证码图片,验证码图片名称为验证码上显示的字符串. 1 生成单张验证码图片并显示 生成一张验证码的代码如下: from captcha.image import ImageCaptcha import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import random

  • 谈谈Python进行验证码识别的一些想法

    谈谈Python进行验证码识别的一些想法

    用python加"验证码"为关键词在baidu里搜一下,可以找到很多关于验证码识别的文章.我大体看了一下,主要方法有几类:一类是通过对图片进行处理,然后利用字库特征匹配的方法,一类是图片处理后建立字符对应字典,还有一类是直接利用ocr模块进行识别.不管是用什么方法,都需要首先对图片进行处理,于是试着对下面的验证码进行分析. 一.图片处理 这个验证码中主要的影响因素是中间的曲线,首先考虑去掉图片中的曲线.考虑了两种算法: 第一种是首先取到曲线头的位置,即x=0时,黑点的位置.然后向后移动

  • Python网站验证码识别

    Python网站验证码识别

    0x00 识别涉及技术 验证码识别涉及很多方面的内容.入手难度大,但是入手后,可拓展性又非常广泛,可玩性极强,成就感也很足. 验证码图像处理 验证码图像识别技术主要是操作图片内的像素点,通过对图片的像素点进行一系列的操作,最后输出验证码图像内的每个字符的文本矩阵. 读取图片 图片降噪 图片切割 图像文本输出 验证字符识别 验证码内的字符识别主要以机器学习的分类算法来完成,目前我所利用的字符识别的算法为KNN(K邻近算法)和SVM (支持向量机算法),后面我 会对这两个算法的适用场景进行详细描述.

随机推荐