验证码分析：图片上有折线，验证码有数字，有英文字母大小写，分类的时候需要更多的样本，验证码的字母是彩色的，图片上有雪花等噪点，因此识别改验证码难度较大。
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。
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！
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。
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）！
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）
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
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。
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。
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
1、muggle_ocr是一款轻量级的ocr识别库，对于python来说是识别率较高的图片验证码模块。
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。
当时采用的是pillow+pytesseract，优点是免费，较为易用。但其识别精度一般，若想要更高要求的验证码识别，初学者就只能去选择使用百度API接口了。
（1）图像验证码：这是最简单的一种，也很常见。就比如CSDN登录几次失败之后就会出验证码。
大多数其他的验证码都是比较简单的。例如，流行的 PHP 内容管理系统 Drupal 有一个著 名的验证码模块(https://www.drupal.org/project/captcha)，可以生成不同难度的验证码。
之前在群里咨询，做自动化的时候，接口怎么去处理验证码的，接下来介绍一下如何通过图像识别技术去实现。
现在很多网站都会使用验证码来进行反爬，所以为了能够更好的获取数据，需要了解如何使用打码平台爬虫中的验证码
tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe 下载地址：https://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr-alt/files/tesse
目前，很多网站为了防止爬虫肆意模拟浏览器登录，采用增加验证码的方式来拦截爬虫。验证码的形式有多种，最常见的就是图片验证码。其他验证码的形式有音频验证码，滑动验证码等。图片验证码越来越高级，识别难度也大幅提高，就算人为输入也经常会输错。本文主要讲解识别弱图片验证码。
通用验证码识别OCR https://github.com/sml2h3/ddddocr
暴力破解漏洞的产生是由于服务器端没有做限制，导致攻击者可以通过暴力的手段破解所需信息，如用户名、密码、短信验证码等。暴力破解的关键在于字典的大小及字典是否具有针对性，如登录时，需要输入4位数字的短信验证码，那么暴力破解的范围就是0000~9999。
想要自动爬取网页内容，但是有些网站需要输入验证码，而验证码总是随机的，为了解决这个问题，首先需要自动获取验证码，然后将其下载下来，最后识别其中文字内容。
对于OCR文字提取，在之前也介绍过了Umi-OCR 这个工具，那么我们今天要分享的这个主要是来用于解决验证码相关的问题的一个开源工具。ddddocr ，作者的github项目地址如下：https://github.com/sml2h3/ddddocr?tab=readme-ov-file
如果你是一个数据挖掘爱好者，那么验证码是你避免不过去的一个天坑，和各种验证码斗争，必然是你成长的一条道路，接下来的几篇文章，我会尽量的找到各种验证码，并且去尝试解决掉它，中间有些技术甚至我都没有见过，来吧，一起Coding吧
作者简介 闵杰， 携程信息安全部产品经理。2015年加入携程，主要负责黑产防刷，验证码，反爬以及UGC方面的产品设计，关注在低成本的前提下，解决以上场景的实际问题。 从互联网行业出现自动化工具开始，验证码就作为对抗这些自动化尝试的主要手段登场了，在羊毛党，扫号情况层出不穷的今天，验证码服务的水平也直接决定一家互联网企业的安全系数。作为WEB看门人，它不仅仅要做到安全，也要兼顾体验。 本文将分享携程信息业务安全团队在这几年里，对图形验证码服务所做的一些大大小小的改变。各位可以将本文作为自身网站图形验证码搭建的
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。
今天你要学习的验证码采用通过第三方AI平台开放的OCR接口实现，OCR文字识别技术目前已经比较成熟了，而且第三方比较多，今天采用的是百度的。
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
https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/
这里使用了 pytesseract 来进行验证码识别，它是基于 Google 的 Tesseract-OCR ，所以在使用之前需要先安装 Tesseract-OCR。使用 PIL 来进行图像处理。pytesseract 默认支持 tiff、bmp 图片格式，使用 PIL 库之后，能够支持 jpeg、gif、png 等其他图片格式；
前短时间夜幕团队的哲哥带来一个强大的库，一个验证码识别库 ddddocr，小编第一时间看到后就收藏了，最近有空就找了一个例子来试试。
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
某次测试中遇到了汉字点选的验证码，看着很简单，尝试了一下发现有两种简单的识别方法，终于有空给重新整理一下，分享出来。
何谓“真实场景”，意即图片验证码来源于实际的数据采集过程中遇到的网站，对图片验证码的识别训练工作也是出自于真实的环境。而非像很多文章用一个验证码库生成好几万个验证码图片样本，然后用一个CNN或LSTM模型，把数据扔进去跑。
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
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。
黑科技？还是黑代码？ 我感觉这个看在你用啥，对不对？反正我用来（* * * * ） 你懂得
先将原图转为灰度图像，然后再制定二值化阀值。变量 threshold 代表二值化阈值，阈值设置为 80。
代码地址：https://github.com/liguobao/python-verify-code-ocr
在我们进行自动化测试的过程中，免不了要在登录时遇到验证码，很多时候我们都是只能找开发要万能验证码或者暂时关闭验证码这个功能，但是有时候我们必须要验证码是否能够正常生成，所以在这个时候，我们需要做的就是输入验证码，但是验证码这个东西是随机生成的，不是每一次都一样，所以我们还是需要识别然后输入，脚本是没有眼睛的，只能通过代码来进行识别，所以本文就来给大家介绍一下如何使用Python来轻松识别数字验证码。
reCAPTCHA的诞生及意义 CMU（卡耐基梅隆大学）设计了一个名叫reCAPTCHA的强大系统，让电脑去向人类求助。具体做法是：将OCR（光学自动识别）软件无法识别的文字扫描图传给世界各大网站，用以替换原来的验证码图片；那些网站的用户在正确识别出这些文字之后，其答案便会被传回CMU。 reCAPTCHA是利用CAPTCHA的原理（CAPTCHA的中文全称是全自动区分计算机和人类的图灵测试），借助于人类大脑对难以识别的字符的辨别能力，进行对古旧书籍中难以被OCR识别的字符进行辨别的技术。也就是说，reCA
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
要说 reCAPTCHA，就要先说一说 CAPTCHA，全称是 Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart，即全自动区分计算机和人类的图灵测试，也就是通常说的 “验证码”，目的就是要把计算机和人区分开来。在互联网站上，为了防止不安全的、重复暴力的登陆密码破解等操作，需要使用验证码来将机器行为拒之门外。
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。 tesserocr 是Python的一个OCR识别库。GitHub：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 1 软件安装： 注意：在安装tesserocr前都需要先安装tesseract，具体说明如下： pip install tesserocr #安装tesserocr pip install pillow #
ocr图片识别通常可以利用tesserocr模块，将图片中内容识别出来并转换为text并输出
本文参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_4aa166780101cji7.html实现，在这里感谢该文章的作者。 OCR(Optical Character Recognition):光学字符识别,是指对图片文件中的文字进行分析识别，获取的过程。 Tesseract：开源的OCR识别引擎，初期Tesseract引擎由HP实验室研发，后来贡献给了开源软件业，后经由Google进行改进，消除bug，优化，重新发布。当前版本为3.02 项目下载地址为：http://jaist.dl.
抓取下网页代码之后，下一步就是从网页中提取信息，提取信息的方式有多种多样，可以使用正则来提取，但是写起来会相对比较繁琐。在这里还有许多强大的解析库，如 LXML、BeautifulSoup、PyQuery 等等，提供了非常强大的解析方法，如 XPath 解析、CSS 选择器解析等等，利用它们我们可以高效便捷地从从网页中提取出有效信息。
从 Google 的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机，机器视觉一直都是一个应用广 泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。
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