python 识别登陆验证码图片(完整代码)
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
import time # 代码运行停顿
首先需要获取验证码图片,才能进一步识别。
创建类,定义webdriver和find_element_by_selector方法,用来打开网页和定位验证码图片的元素
class VerificationCode:def __init__(self):self.driver = webdriver.Firefox()self.find_element = self.driver.find_element_by_css_selector
然后打开浏览器截取验证码图片
def get_pictures(self):self.driver.get('http://123.255.123.3') # 打开登陆页面self.driver.save_screenshot('pictures.png') # 全屏截图page_snap_obj = Image.open('pictures.png')img = self.find_element('#pic') # 验证码元素位置time.sleep(1)location = img.locationsize = img.size # 获取验证码的大小参数left = location['x']top = location['y']right = left + size['width']bottom = top + size['height']image_obj = page_snap_obj.crop((left, top, right, bottom)) # 按照验证码的长宽,切割验证码image_obj.show() # 打开切割后的完整验证码self.driver.close() # 处理完验证码后关闭浏览器return image_obj
未处理前的验证码图片如下:
未处理的验证码图片,对于python来说识别率较低,仔细看可以发现图片里有很对五颜六色扰乱识别的点,非常影响识别率。
下面对获取的验证码进行处理。
首先用convert把图片转成黑白色。设置threshold阈值,超过阈值的为黑色
def processing_image(self):image_obj = self.get_pictures() # 获取验证码img = image_obj.convert("L") # 转灰度pixdata = img.load()w, h = img.sizethreshold = 160 # 该阈值不适合所有验证码,具体阈值请根据验证码情况设置# 遍历所有像素,大于阈值的为黑色for y in range(h):for x in range(w):if pixdata[x, y] < threshold:pixdata[x, y] = 0else:pixdata[x, y] = 255return img
经过灰度处理后的图片
然后删除一些扰乱识别的像素点。
def delete_spot(self):images = self.processing_image()data = images.getdata()w, h = images.sizeblack_point = 0for x in range(1, w - 1):for y in range(1, h - 1):mid_pixel = data[w * y + x] # 中央像素点像素值if mid_pixel < 50: # 找出上下左右四个方向像素点像素值top_pixel = data[w * (y - 1) + x]left_pixel = data[w * y + (x - 1)]down_pixel = data[w * (y + 1) + x]right_pixel = data[w * y + (x + 1)]# 判断上下左右的黑色像素点总个数if top_pixel < 10:black_point += 1if left_pixel < 10:black_point += 1if down_pixel < 10:black_point += 1if right_pixel < 10:black_point += 1if black_point < 1:images.putpixel((x, y), 255)black_point = 0# images.show()return images
经过去除噪点处理后的图片
最后把处理后的图片转成文字。
先设置pytesseract的路径,因为默认路径是错的,然后转换图片为文字,由于个别图片中识别会出现处理遗漏,会被识别成空格或则点或则分号什么的,所以增加了一个去除验证码中特殊字符的处理。
PS:tesseract文件下载链接
def image_str(self):image = self.delete_spot()pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe" # 设置pyteseract路径result = pytesseract.image_to_string(image) # 图片转文字resultj = re.sub(u"([^\u4e00-\u9fa5\u0030-\u0039\u0041-\u005a\u0061-\u007a])", "", result) # 去除识别出来的特殊字符result_four = resultj[0:4] # 只获取前4个字符# print(resultj) # 打印识别的验证码return result_four
完整代码如下:
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
import time # 代码运行停顿class VerificationCode:def __init__(self):self.driver = webdriver.Firefox()self.find_element = self.driver.find_element_by_css_selectordef get_pictures(self):self.driver.get('http://123.255.123.3') # 打开登陆页面self.driver.save_screenshot('pictures.png') # 全屏截图page_snap_obj = Image.open('pictures.png')img = self.find_element('#pic') # 验证码元素位置time.sleep(1)location = img.locationsize = img.size # 获取验证码的大小参数left = location['x']top = location['y']right = left + size['width']bottom = top + size['height']image_obj = page_snap_obj.crop((left, top, right, bottom)) # 按照验证码的长宽,切割验证码image_obj.show() # 打开切割后的完整验证码self.driver.close() # 处理完验证码后关闭浏览器return image_objdef processing_image(self):image_obj = self.get_pictures() # 获取验证码img = image_obj.convert("L") # 转灰度pixdata = img.load()w, h = img.sizethreshold = 160# 遍历所有像素,大于阈值的为黑色for y in range(h):for x in range(w):if pixdata[x, y] < threshold:pixdata[x, y] = 0else:pixdata[x, y] = 255return imgdef delete_spot(self):images = self.processing_image()data = images.getdata()w, h = images.sizeblack_point = 0for x in range(1, w - 1):for y in range(1, h - 1):mid_pixel = data[w * y + x] # 中央像素点像素值if mid_pixel < 50: # 找出上下左右四个方向像素点像素值top_pixel = data[w * (y - 1) + x]left_pixel = data[w * y + (x - 1)]down_pixel = data[w * (y + 1) + x]right_pixel = data[w * y + (x + 1)]# 判断上下左右的黑色像素点总个数if top_pixel < 10:black_point += 1if left_pixel < 10:black_point += 1if down_pixel < 10:black_point += 1if right_pixel < 10:black_point += 1if black_point < 1:images.putpixel((x, y), 255)black_point = 0# images.show()return imagesdef image_str(self):image = self.delete_spot()pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe" # 设置pyteseract路径result = pytesseract.image_to_string(image) # 图片转文字resultj = re.sub(u"([^\u4e00-\u9fa5\u0030-\u0039\u0041-\u005a\u0061-\u007a])", "", result) # 去除识别出来的特殊字符result_four = resultj[0:4] # 只获取前4个字符# print(resultj) # 打印识别的验证码return result_fourif __name__ == '__main__':a = VerificationCode()a.image_str()
看评论有很多人需要tesseract.exe文件,但是由于文件过大,发邮件会出现无法下载的情况,有需要的可以在一下连接里下载tesseract.exe文件
下载地址:https://download.csdn.net/download/ever_peng/11938731
python 识别登陆验证码图片(完整代码)相关推荐
- python 识别登陆验证码图片(完整代码)_python 识别登录验证码图片功能的实现代码(完整代码)...
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.Imag ...
- python 识别登陆验证码图片(完整代码)_Python 实现简单图片验证码登录
如何实现,执行代码报错了 from PIL import Image from pytesseract import image_to_string, pytesseract pytesseract. ...
- Python模拟登录,Python识别图形验证码实现自动登陆
前言 利用Python识别图形验证码,selenium模块实现自动登陆.废话不多说. 让我们愉快地开始吧~ 开发工具 Python版本: 3.6.4 相关模块: re: numpy模块: pytess ...
- Python识别登录验证码
Python识别登录验证码(附完整代码) [项目介绍] 网络迅速在人类生活中扎根,我们每天都会不可避免地接触大量网站和碎片化的信息,为了保护用户的账号安全和防止信息泄露,很多网站通行的方式是设置登录验 ...
- Python识别网站验证码的几种方式
Python识别网站验证码的几种方式 1.云打码平台(已完结) 优势:现成的平台,只需要调用即可,成功率较高. 劣势:需要一点软妹币. 这是最简单的运用,国内常用的打码平台有: 云打码(http:// ...
- python识别中文验证码_Python实现验证码识别
大致介绍 在python爬虫爬取某些网站的验证码的时候可能会遇到验证码识别的问题,现在的验证码大多分为四类: 1.计算验证码 2.滑块验证码 3.识图验证码 4.语音验证码 这篇博客主要写的就是识图验 ...
- 基于卷积神经网络的手写数字识别(附数据集+完整代码+操作说明)
基于卷积神经网络的手写数字识别(附数据集+完整代码+操作说明) 配置环境 1.前言 2.问题描述 3.解决方案 4.实现步骤 4.1数据集选择 4.2构建网络 4.3训练网络 4.4测试网络 4.5图 ...
- python模拟登陆 验证码el_python 模拟登陆github的示例
# -*- coding: utf-8 -*- # @Author: CriseLYJ # @Date: 2020-08-14 12:13:11 import re import requests c ...
- 在西瓜数据集上用Python实现ID3决策树算法完整代码
在西瓜数据集上用Python实现ID3决策树算法完整代码 文章目录 1.决策树算法代码ID3.py 2.可视化决策树代码visual_decision_tree.py 3.贴几张运行结果图 1.生成的 ...
最新文章
- flask+gunicorn+supervisor+nginx环境安装,裸Centos
- php用ajaxs上传图片_php+ajax实现图片文件上传功能实例
- Non-interger Area 分类讨论 奇偶 取模 牛客练习赛95
- bilibili源码_Java开源商城源码推荐,从菜鸡到大神,永远绕不开的商城系统
- linux启动大叶机制,DPDK-Suricata应用部署
- dirsearch工具(Web目录爆破)
- INITRANS和MAXTRANS参数的作用
- WARNING:tensorflow:Entity <bound method GRUCell.call of <tensorflow.python.ops.rnn_cell_impl.GRUCell
- audiojs--跨浏览器的HTML音频播放器(可自定义样式)
- 什么是Proxy Server
- 运维工程师绩效考核表_运维人员初步 度绩效考核表
- 元数建模工具chiner
- spring事务和加可重入锁解决库存超卖遇到的问题
- 【CSDN雇主招聘】深信服科技带着高薪岗位JD和公司周边来啦
- KinectSDK + Unity3D学习总结
- 发布下今天学习内容--CentOS7安装Oracle 11gR2 图文详解
- 单片机属于嵌入式系统吗?嵌入式开发要学哪些课程?
- 考研加油站系统的设计与实现
- cesium绘制折线_polyline
- 如何将河道水系CAD数据导入HEC-RAS中?详细教程!