浏览某些网站的时候，看到一段不错的话想复制下来，结果竟然要登录，甚至你都选择不了文字，因为被禁用了，下面就分享几种解决方案。
之前已经写过不少Chrome扩展那些我常用的 Chrome 扩展，这里继续推荐那些实用Chrome扩展 ，所谓实用就是能解决实际问题。
有时你遇到一篇古老的文献，PDF文档还是扫描版。又或者是遇到一幅网页版海报，上面的文字你完全看不懂。
ujsAutoClock 江苏大学自动健康打卡项目（Chrome 扩展 & Android APP）
一共两种模式：第一个是识别你选中的区域，进行文字识别，可以点击跳转到google 翻译页面。 第二种模式就是 捕捉当前的屏幕，并进行文字识别。
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。
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
无法访问 Chrome 扩展商店的可以在这里下载扩展：极简插件（https://chrome.zzzmh.cn）。
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。
最近写文章想截个长图，才发现一直使用的QQ早有这个功能了，这里就整理几个pc上网页长截图的方案。
有时候网上看到一张图片，比如电影截图，里面有台词，想把台词复制出来，这时候你可能会照着图片中的文字，手动打出来，但如果文字太多或者一篇文章，这样你会崩溃的，这时候你就需要ocr了。
上篇文章我们讲解了验证码识别的最佳解决方案，今天我们把验证码识别的能力，服务化，对外输入一个OCR接口。
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
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
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
在搜索栏中输入想要安装的软件电脑知识txt，例如搜索「」，搜索到结果后，点击「普通下载」即可安装。
在Python爬虫中，或者使用POST提交的过程中，往往需要提交验证码来验证，除了人工打码，付费的api接口（打码接口），深度学习识别验证码，当然还有适合新人使用的OCR验证码识别库，简单的验证码是可以完全实现自动打码的，比如下面本渣渣分享的通用验证码自动识别库：ddddocr（带带弟弟OCR）！
在数据抓取和网络爬虫技术中，验证码是常见的防爬措施，特别是嘈杂文本验证码。处理嘈杂验证码是一个复杂的问题，因为这些验证码故意设计成难以自动识别。本文将介绍如何使用OCR技术提高爬虫识别嘈杂验证码的准确率，并结合实际代码示例，展示如何使用爬虫代理IP技术来规避反爬措施。
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！
学习一门新技术的时候，很多人会去读读官方文档，看看视频教程和一些 demo 代码，最后做项目去熟悉。但如果想深入掌握的话，也许最好的方法是读几本经得起时间推敲的好书，了解它的原理，实现和设计理念。
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
。其实很简单，我们只需要去这个网址里输入我们想生成的文字，他就会自动出现字符的版本。 http://patorjk.com/software/taag/#p=display&f=Graffiti&t=Type%20Something%20 比如我在这里输入openwrt。
上一篇文章我们使用 Scrapy + Selenium 爬取了某个电影网站即将上映的影片
我们在日常工作过程中，经常会遇到文字识别的场景，一款好用的 OCR 工具也是非常重要的，能帮助我们极大的提高工作效率。
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。
支持多人实时在线协作，可用于原型图、UML、BPMN、网络拓扑图等多种图形绘制，使用也是非常丝滑。
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。
轻量，快速，稳定，可编排的组件式规则引擎 / 流程引擎。拥有全新设计的 DSL 规则表达式。组件复用，同步 / 异步编排，动态编排，支持超多语言脚本，复杂嵌套规则，热部署，平滑刷新规则等等功能，让你加快开发效率！
前两天推送了一期Windows装机免费好用软件推荐 效果非常好, 但上一次的篇幅较短, 没有把好用的软件推荐完, 所以这次做个第二期
之前已经写过 那些实用的 Chrome 扩展神器 ，如果你不能上谷歌没法直接安装Chrome扩展，可以使用https://crxdl.com/ 这个网站下载crx文件，然后手动安装。
图片伪装是在网页元素中，将文字、图片混合在一起进行展示，以此限制爬虫程序直接获取网页内容
文章目录 《这是我见过最强的OCR开源算法模型了》 前言 一、来吧，展示！ 二、OCR简介 （一）什么是OCR （二）应用举例 （三）OCR难点 三、PaddleOCR介绍 （一）总结介绍 （二）相关地址总结 四、PaddleOCR的使用 （一）PaddleOCR项目介绍 （二）测试自己的数据 五、多维度对比分析 （一）教程的完备性对比 （二）易用性对比 （三）运行速度对比 （四）精度对比 （五）多角度对比 （六）其他分析 六、总结 《这是我见过最强的OCR开源算法模型了》 前言 最近参加“中国软件杯”的一
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能提取图片中的文字的技术，将图片翻译成文字的技术一般被称为光学文字识别（Optical Character Recognition) 简写为OCR。而tesseract是一个OCR库，由谷歌赞助，是一个比较优秀的图像识别开源库。它具有很高的识别度，也具有很高的灵活性，可以通过训练识别任何字体。 tesseract库的官方文档
在对接之前，我们先看一下识别效果，可见效果一般，存在个别识别不出来，又因为需要付费于是不考虑
这位调皮员工的经历被传到网上，引起了很多人的关注。小灰和同学之间也在饶有兴致地谈论这件事......
captcha-killer要解决的问题是让burp能用上各种验证码识别技术！插件当前针对的图片类型验证码，其他类型当前不支持。captcha-killer本身无法识别验证码，它专注于对各种验证码识别接口的调用。
Python学习交流群---943598312---欢迎各位PY老司机入驻，交流学习~
之前分享过 那些有趣的网站 ，那些有趣的网站（二），那些有趣的网站系列（三），这是系列第4篇，更多有意思的网站在文章开头的专辑里。
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。
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
python版本下载地址1：https://www.python.org/downloads/
最近微软的官方工具PowerToys 更新到v0.65版本，新增文件解锁和hosts编辑器，体验了下不错，这里就整理下微软开发的几个实用产品，没提到的可以在评论区补充。
功能一应俱全、简单好用的线上 PDF 工具 https://smallpdf.com/cn
你是否遇到下面这样的场景： 1、网页设置了不允许复制内容； 2、复制需要强制登录帐号才行； 3、复制有限制长度；
先说个题外话，昨天文章 解除网页查看限制，自由查看和跳转网站 评论下有小伙伴问是否有插件可以直接打开新标签页，一般我用右键在新标签页打开链接，不过这样有点麻烦。
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