前情:这篇文章所提及的内容是博主上个暑假时候做的,一直没有沉下心来把自己的心得写在纸面上,所幸这个假期闲暇时候比较多,想着能写多少是多少,于是就有了此篇。
验证码?我也能破解?
关于验证码的介绍就不多说了,各种各样的验证码在人们生活中时不时就会冒出来,博主身为东北大学的学生,日常接触最多的就是教务处系统的验证码了。
东大的验证码一直被学生吐槽,太难输入了,不仅区分大小写,有些时候你明明输入正确了,却提示出错,而这个时候 禁止你的左键复制
也许该弹出来了。
(不过16-17学年度教务处更改了验证码的内容,更方便人类操作了。)
可以看出教务处的验证码十分有规律,每个字母数字的大小位置形状等等都是固定的,这正适合毫无基础的初学者进行验证码的识别。
识别办法
模拟登陆有着复杂的步骤,在这里咱们不管其他操作,只负责根据输入的一张验证码图片返回一个答案字符串。
我们知道验证码为了制作干扰,会把图片弄成五颜六色的样子,而我们首先就是要去除这些干扰,这一步就需要不断试验了,增强图片色彩,加大对比度等等都可以产生帮助。
在经过各种对图片的操作之后,终于找到了比较完美的去除干扰方案。可以看到在去除干扰之后,最优情况下,我们将得到一张十分纯净的黑白字符图片。一张图片上有四个字符,没办法一下子就把四个字符全部识别,需要把图片进行裁剪,裁剪成每张小图只有一个字符的样子,再对每张图片分别进行识别。
接下来就是识别文字了,我们首先把得到的小图转换成01表示的矩阵,每个矩阵代表一个字符。
比如数字六的矩阵
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, ]
远远望过去,眯着眼睛还是能分辨出来的。
因为东大教务处的验证码十分规整,每个数字所在的位置都是固定的,所以并不需要涉及什么机器学习的算法,只是简单的进行一下矩阵的比对就可以了,在所有的实现做好的矩阵中找到相似度最高的矩阵就可以了,在这里的比对方法多种多样,反正数据简单能正确识别出来就好。
至此,咱们的验证码识别工作就结束了。
小结
这次进行的验证码识别主要采用python的PIL进行图片操作,模拟登陆自动填写验证码的全部代码请看
xfangfang’s Github
以上是python入门级识别验证码的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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