前情:這篇文章所提及的內容是博主上個暑假時候做的,一直沒有沉下心來把自己的心得寫在紙面上,所幸這個假期閒暇時候比較多,想著能寫多少是多少,於是就有了此篇。
驗證碼?我也能破解?
關於驗證碼的介紹就不多說了,各種各樣的驗證碼在人們生活中時不時就會冒出來,博主身為東北大學的學生,日常接觸最多的就是教務處系統的驗證碼了。
東大的驗證碼一直被學生吐槽,太難輸入了,不僅區分大小寫,有些時候你明明輸入正確了,卻提示出錯,而這個時候禁止你的左鍵複製
也許該彈出來了。
(不過16-17學年度教務處更改了驗證碼的內容,更方便人類操作了。)
可以看出教務處的驗證碼十分有規律,每個字母數字的大小位置形狀等等都是固定的,這正適合毫無基礎的初學者進行驗證碼的識別。
識別辦法
模擬登陸有著複雜的步驟,在這裡咱們不管其他操作,只負責根據輸入的一張驗證碼圖片返回一個答案字串。
我們知道驗證碼為了製作幹擾,會把圖片弄成五顏六色的樣子,而我們首先就是要去除這些幹擾,這一步就需要不斷試驗了,增強圖片色彩,加大對比度等等都可以產生幫助。
在經過各種對圖片的操作之後,終於找到了比較完美的去除乾擾方案。可以看到在去除乾擾之後,最優情況下,我們將得到一張十分純淨的黑白字元圖片。一張圖片上有四個字符,沒辦法一下子就把四個字符全部識別,需要把圖片進行裁剪,裁剪成每張小圖只有一個字符的樣子,再對每張圖片分別進行識別。
接下來就是辨識文字了,我們先把得到的小圖轉換成01表示的矩陣,每個矩陣代表一個字元。
例如數字六的矩陣
num_6=[ 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0, 0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0, 0,1,1,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0, 0,1,1,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,1,1,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,1,1,1,0,0,0,1,1,1,0,0,0, 0,0,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0, 0,0,0,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, ]
遠遠望過去,瞇著眼睛還是能分辨出來的。
因為東大教務處的驗證碼十分規整,每個數字所在的位置都是固定的,所以並不需要涉及什麼機器學習的演算法,只是簡單的進行一下矩陣的比對就可以了,在在所有的實現做好的矩陣中找到相似度最高的矩陣就可以了,在這裡的比對方法多種多樣,反正數據簡單能正確辨識出來就好。
至此,咱們的驗證碼辨識工作就結束了。
小結
這次進行的驗證碼識別主要採用python的PIL進行圖片操作,模擬登陸自動填入驗證碼的全部程式碼請看
xfangfang's Github
以上是python入門識別驗證碼的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

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選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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