python 验证码识别示例(三) 简单验证码识别

今天介绍一个简单验证的识别。

主要是标准的格式,没有扭曲和变现。就用 pytesseract 去识别一下。

验证码地址:https://user.www.gov.cn/sso/verifyimg_edit?rd=0.22469390770687414

需要识别的验证码是:

识别结果是:

识别代码是:

#coding:utf-8
from common.contest import *
from PIL import Image
import pytesseract

def recognize_captcha(img_path):
    im = Image.open(img_path)
    tessdata_dir_config = ‘--tessdata-dir "C:\\Program Files (x86)\\Tesseract-OCR\\tessdata"‘
    num = pytesseract.image_to_string(im,config=tessdata_dir_config)
    return num

if __name__ == ‘__main__‘:
    for i in range(1, 15):
        img_path = "3/" + str(i) + ".jpg"
        res = recognize_captcha(img_path)
        strs = res.split("\n")
        print strs[0]

原文地址:https://www.cnblogs.com/xuchunlin/p/11333551.html

时间: 2024-11-06 07:32:14

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验证码的认识和简单验证码的攻防

验证码(CAPTCHA)一词,几乎是上网的人都接触过.通俗地将,验证码就是一种把坐在电脑前的人类与机器区分开来的测试,也算是一种最常见反图灵测试.一般来说,验证码由计算机生成,服务器端的计算机知道答案,但在网线这端,应该只有用户(即真正的人)知道答案,而计算机不知道. 从上面的定义里,易得: 验证码应该是不易被计算机识别或破解出来的,如果用简单的算法,也能得到极高的破解率(大于或接近于75%),则这个验证码不算一个合格的验证码. 要攻破验证码,最好的方法应该是机器学习,因为这个方法能让计算机模拟

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验证码识别与生成类API调用的代码示例合集:六位图片验证码生成、四位图片验证码生成、简单验证码识别等

以下示例代码适用于 www.apishop.net 网站下的API,使用本文提及的接口调用代码示例前,您需要先申请相应的API服务. 六位图片验证码生成:包括纯数字.小写字母.大写字母.大小写混合.数字+小写.数字+大写.数字+大小写等情况. 四位图片验证码生成:包括纯数字.小写字母.大写字母.大小写混合.数字+小写.数字+大写.数字+大小写等情况. 简单验证码识别:验证码类型 : 数字+字母, 纯英文, 纯数字,计算题 英数_验证码识别:纯数字,纯英文,数字+英文 中英数_验证码识别:英文.数

简单验证码的识别

验证码图片均取自于国内某知名信息安全网站,通过图像处理.模板对比识别等步骤,实现了该类简单验证码图片的识别功能.同时对程序实现了可视化界面,并集成了(验证码)图片下载.(灰度值)门限手动调节等扩展功能.代码存在github,传送门请戳我. 一.程序内容及原理 本程序以Python实现,主要借助了PIL(Python Image Library,实现读取图片.读取灰度值等图像处理相关功能)及tkinter(实现界面设计相关功能)两个库.图像处理及识别的主程序的总体流程如下:导入(读取)验证码图片,

基于决策树的简单验证码识别

原理 核心思想:相似的输入必会产生相似的输出. 原理:首先从训练样本矩阵中选择第一个特征进行划分,使每个子表中该特征的值全部相同(比如第一个特征是男女,则可以划分出两个子表,男表和女表),然后再在每个子表中选择下一个特征按照同样的规则继续划分更小的子表(比如第二个特征是年龄,我可以划分成三个子表(当然根据情况的不同而不同),小于18,大于18小于60,大于60,则在男女表中分别又有三个子表,每个子表下的特征值都相同),不断重复直到所有的特征全部使用完为止,此时便得到叶级子表,其中所有样本的特征值

knn识别简单验证码

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