這篇文章主要介紹了python中識別驗證碼的相關資料,這屬於學習python的基本入門教程,文中介紹的非常詳細,文末也給出了完整的示例代碼,需要的朋友們可以參考學習,下面來一起看看吧。
前言
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,身為學生日常接觸最多的就是教務處系統的驗證碼了,例如如下的驗證碼:
#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,我們首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識別出來就好。
至此,咱們的驗證碼辨識工作就結束了。
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這裡:
##範例程式碼
# -*- coding: utf-8 -* import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding( "utf-8" ) import re import requests import io import os import json from PIL import Image from PIL import ImageEnhance from bs4 import BeautifulSoup import mdata class Student: def init(self, user,password): self.user = str(user) self.password = str(password) self.s = requests.Session() def login(self): url = "http://202.118.31.197/ACTIONLOGON.APPPROCESS?mode=4" res = self.s.get(url).text imageUrl = 'http://202.118.31.197/'+re.findall('<img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="(.+?)" class="lazy" style="max-width:90%"',res)[0] im = Image.open(io.BytesIO(self.s.get(imageUrl).content)) enhancer = ImageEnhance.Contrast(im) im = enhancer.enhance(7) x,y = im.size for i in range(y): for j in range(x): if (im.getpixel((j,i))!=(0,0,0)): im.putpixel((j,i),(255,255,255)) num = [6,19,32,45] verifyCode = "" for i in range(4): a = im.crop((num[i],0,num[i]+13,20)) l=[] x,y = a.size for i in range(y): for j in range(x): if (a.getpixel((j,i))==(0,0,0)): l.append(1) else: l.append(0) his=0 chrr=""; for i in mdata.data: r=0; for j in range(260): if(l[j]==mdata.data[i][j]): r+=1 if(r>his): his=r chrr=i verifyCode+=chrr # print "辅助输入验证码完毕:",verifyCode data= { 'WebUserNO':str(self.user), 'Password':str(self.password), 'Agnomen':verifyCode, } url = "http://202.118.31.197/ACTIONLOGON.APPPROCESS?mode=4" t = self.s.post(url,data=data).text if re.findall("images/Logout2",t)==[]: l = '[0,"'+re.findall('alert((.+?));',t)[1][1][2:-2]+'"]'+" "+self.user+" "+self.password+"\n" # print l # return '[0,"'+re.findall('alert((.+?));',t)[1][1][2:-2]+'"]' return [False,l] else: l = '登录成功 '+re.findall('! (.+?) ',t)[0]+" "+self.user+" "+self.password+"\n" # print l return [True,l] def getInfo(self): imageUrl = 'http://202.118.31.197/ACTIONDSPUSERPHOTO.APPPROCESS' data = self.s.get('http://202.118.31.197/ACTIONQUERYBASESTUDENTINFO.APPPROCESS?mode=3').text #学籍信息 data = BeautifulSoup(data,"lxml") q = data.find_all("table",attrs={'align':"left"}) a = [] for i in q[0]: if type(i)==type(q[0]) : for j in i : if type(j) ==type(i): a.append(j.text) for i in q[1]: if type(i)==type(q[1]) : for j in i : if type(j) ==type(i): a.append(j.text) data = {} for i in range(1,len(a),2): data[a[i-1]]=a[i] # data['照片'] = io.BytesIO(self.s.get(imageUrl).content) return json.dumps(data) def getPic(self): imageUrl = 'http://202.118.31.197/ACTIONDSPUSERPHOTO.APPPROCESS' pic = Image.open(io.BytesIO(self.s.get(imageUrl).content)) return pic def getScore(self): score = self.s.get('http://202.118.31.197/ACTIONQUERYSTUDENTSCORE.APPPROCESS').text #成绩单 score = BeautifulSoup(score, "lxml") q = score.find_all(attrs={'height':"36"})[0] point = q.text print point[point.find('平均学分绩点'):] table = score.html.body.table people = table.find_all(attrs={'height' : '36'})[0].string r = table.find_all('table',attrs={'align' : 'left'})[0].find_all('tr') subject = [] lesson = [] for i in r[0]: if type(r[0])==type(i): subject.append(i.string) for i in r: k=0 temp = {} for j in i: if type(r[0])==type(j): temp[subject[k]] = j.string k+=1 lesson.append(temp) lesson.pop() lesson.pop(0) return json.dumps(lesson) def logoff(self): return self.s.get('http://202.118.31.197/ACTIONLOGOUT.APPPROCESS').text if name == "main": a = Student(20150000,20150000) r = a.login() print r[1] if r[0]: r = json.loads(a.getScore()) for i in r: for j in i: print i[j], print q = json.loads(a.getInfo()) for i in q: print i,q[i] a.getPic().show() a.logoff()【相關推薦】
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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。

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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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