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Python 实现识别登录验证码图片功能的完整代码

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简介:
本篇文章提供了一套完整的Python代码示例,用于实现自动识别并解析网站登录页面中的验证码图片的功能。通过详细解释每一部分代码的作用和工作原理,帮助读者深入理解图像处理及机器视觉技术的应用场景与实践方法。此教程适合有一定编程基础并对自动化测试或数据抓取感兴趣的开发者学习参考。 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。为了实现自动识别图片中的验证码而不需要手动操作,我研究了如何使用Python来完成这一任务,并在此记录一下过程。 首先需要导入一些必要的库: - re:用于正则表达式。 - Image和pytesseract:分别用来处理图像文件以及将图像转换成文字。 - selenium 和 time:前者用于自动化浏览器的操作,后者可以让代码在执行时暂停一段时间以等待加载完成等操作。 为了实现验证码的自动识别功能,第一步是获取到验证码图片。这可以通过创建一个类并定义相关方法来实现。接下来需要对这张图片进行处理和分析,以便于提取出其中包含的数字或字符作为验证码内容使用。

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客服
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  • Python
    优质
    本篇文章提供了一套完整的Python代码示例,用于实现自动识别并解析网站登录页面中的验证码图片的功能。通过详细解释每一部分代码的作用和工作原理,帮助读者深入理解图像处理及机器视觉技术的应用场景与实践方法。此教程适合有一定编程基础并对自动化测试或数据抓取感兴趣的开发者学习参考。 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。为了实现自动识别图片中的验证码而不需要手动操作,我研究了如何使用Python来完成这一任务,并在此记录一下过程。 首先需要导入一些必要的库: - re:用于正则表达式。 - Image和pytesseract:分别用来处理图像文件以及将图像转换成文字。 - selenium 和 time:前者用于自动化浏览器的操作,后者可以让代码在执行时暂停一段时间以等待加载完成等操作。 为了实现验证码的自动识别功能,第一步是获取到验证码图片。这可以通过创建一个类并定义相关方法来实现。接下来需要对这张图片进行处理和分析,以便于提取出其中包含的数字或字符作为验证码内容使用。
  • Python
    优质
    本项目提供了一段完整的Python代码,用于实现自动识别并处理网站登录时遇到的验证码图片。通过使用OCR技术,能够有效提高自动化脚本的安全性和稳定性,适用于需要频繁登录操作的场景。 本段落主要介绍了使用Python识别登录验证码图片的功能,并通过实例代码进行了详细的讲解。内容对学习和工作具有参考价值。感兴趣的朋友可以查阅相关资料进行深入研究。
  • PHP注册
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    本资源提供了一套完整的PHP代码示例,涵盖用户注册、登录系统及其验证码保护机制。通过详细注释指导开发者理解每一部分的功能与实现细节,适用于初学者学习和项目参考。 本压缩包包含了一套完整的PHP实现注册登录代码文件,并附有非常详细的教程以及验证码功能,适合新手学习和借鉴,欢迎下载使用。
  • Python自动并获取
    优质
    本项目旨在通过Python编写脚本来实现网站的自动登录功能,并特别处理其中涉及的图片验证码问题。利用OCR技术识别验证码,从而自动化整个登录流程,提高效率和便利性。 本段落详细介绍了如何使用Python实现自动化登录并获取图片验证码的功能,并通过实例截图进行展示,具有一定的参考价值。
  • Python自动并获取
    优质
    本项目通过Python编写脚本来实现网站的自动登录功能,并特别针对需要输入图片验证码的情景进行处理。此方案采用图像识别技术来解析和输入验证码内容,大大提高了自动化程度与效率。 主要记录一下流程:图片验证码1. 获取登录界面的图片2. 确定验证码位置3. 在登录页面截取验证码并保存4. 使用百度API识别(当前较为准确的图片识别服务)在本次登录系统页面中,可以看到图片验证码的位置。 以下是使用Python和Selenium实现上述步骤的基本代码: ```python from selenium import webdriver import time # 初始化Chrome浏览器,并设置窗口最大化及等待时间 browser = webdriver.Chrome() browser.maximize_window() browser.implicitly_wait(10) base_url = 需要填写的网址 # 访问登录页面 browser.get(base_url) ``` 注意:上述代码片段中,你需要将`需要填写的网址`替换为实际的目标URL。
  • Python脚本
    优质
    本项目旨在通过Python编写自动化脚本来实现对常见验证码的识别与解析,结合图像处理和机器学习技术提高识别准确率。 最近在研究验证码识别问题。我最终的脚本准确率达到了约92%,处理了大约9000张验证码后可以成功识别出八千三四百张左右。实际上,这主要是因为这些验证码相对简单。 接下来是需要识别的具体验证码示例(此处未提供具体图片链接)。 我在Python中主要使用PIL库进行图像处理。首先对图片进行二值化处理。由于图片中的噪点颜色较浅,可以通过设定阈值来直接去除它们。我设置的阈值为150,像素小于该数值时赋值为0,大于或等于该数值时赋值为1。 以下是相关的代码片段: ```python def set_table(a): table = [] for i in range(256): if i < a: table.append(0) else: table.append(1) ``` 这样处理后,图片中的噪点被有效去除,提高了验证码识别的准确性。
  • Python
    优质
    这段源代码旨在帮助用户实现自动识别验证码图片的功能,采用Python编写,适用于需要处理大量验证码验证任务的场景。 Python 验证码图片识别源代码适用于学生课程设计和毕业设计参考资料。
  • 使用Python、Selenium、PIL和Tesseract自动一键
    优质
    本项目采用Python结合Selenium、PIL及Tesseract库,实现高效稳定的网页验证码自动识别与一键登录功能,适用于多种网站。 本段落主要介绍了使用Python结合Selenium、PIL和Tesseract库来自动识别验证码并实现一键登录的方法。这种方法具有一定的参考价值,有兴趣的读者可以进一步了解相关内容。
  • 形式
    优质
    本项目介绍了一种通过图片展示的登录验证码实现方法,增强了网站的安全性与用户体验。 使用图片的形式来显示验证码,并提供完整的代码实现。