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  • 2022-04-10 00:46:01
    """
    图鉴官网:http://www.ttshitu.com/
    每次消耗 0.002积分
    """
    import base64
    import json
    import requests
    # 一、图片文字类型(默认 3 数英混合):
    # 1 : 纯数字
    # 1001:纯数字2
    # 2 : 纯英文
    # 1002:纯英文2
    # 3 : 数英混合
    # 1003:数英混合2
    #  4 : 闪动GIF
    # 7 : 无感学习(独家)
    # 11 : 计算题
    # 1005:  快速计算题
    # 16 : 汉字
    # 32 : 通用文字识别(证件、单据)
    # 66:  问答题
    # 49 :recaptcha图片识别
    # 二、图片旋转角度类型:
    # 29 :  旋转类型
    #
    # 三、图片坐标点选类型:
    # 19 :  1个坐标
    # 20 :  3个坐标
    # 21 :  3 ~ 5个坐标
    # 22 :  5 ~ 8个坐标
    # 27 :  1 ~ 4个坐标
    # 48 : 轨迹类型
    #
    # 四、缺口识别
    # 18 : 缺口识别(需要2张图 一张目标图一张缺口图)
    # 33 : 单缺口识别(返回X轴坐标 只需要1张图)
    # 五、拼图识别
    # 53:拼图识别
    def base64_api(uname, pwd, img, typeid):
        with open(img, 'rb') as f:
            base64_data = base64.b64encode(f.read())
            b64 = base64_data.decode()
        data = {"username": uname, "password": pwd, "typeid": typeid, "image": b64}
        result = json.loads(requests.post("http://api.ttshitu.com/predict", json=data).text)
        if result['success']:
            return result["data"]["result"]
        else:
            return result["message"]
    
    
    
    if __name__ == "__main__":
        img_path = "C:/Users/Administrator/Desktop/file.jpg"
        result = base64_api(uname='[用户名]', pwd='[密码]', img='test1.jpg', typeid=3)
        print(result)
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  • python识别图片验证码

    2019-09-20 17:08:08
    1、python的下载与安装 此处省略 2、配置pip源 打开cmd窗口,输入set,查看自己的USERPROFILE,正常都是C:\Users\admin 在此目录下创建pip文件夹,新建pip.ini文件,,用记事本打开,输入以下内容,配置源 ...

    一、环境准备:

    1、python的下载与安装

    此处省略

    2、配置pip源

    打开cmd窗口,输入set,查看自己的USERPROFILE,正常都是C:\Users\admin

    在此目录下创建pip文件夹,新建pip.ini文件,,用记事本打开,输入以下内容,配置源

    [global]
    timeout = 6000
    index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

    3、安装pytesseract

    下载地址:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-w64-setup-v4.0.0-beta.1.20180414.exe

    在环境变量path中配置pytesseract地址

    4、安装需要的依赖

    pip insatll requests
    pip install pytesseract
    pip install pillow
    

    二、获取验证码图片

    没有验证码!咋办呢????

    这里提供两种获取图片的方式

    方式1:网络上获取别人的验证码

    代码如下,替换掉url就可以了

    import requests
    import os
    import random
    
    for i in range(5):
        url = '你的地址:' + str(random.random())
        root = "D://pic/"
        path = root + str(random.random()) + '.jpg'
        try:
            if not os.path.exists(root):
                os.mkdir(root)
            if not os.path.exists(path):
                r = requests.get(url)
                r.raise_for_status()
                # 使用with语句可以不用自己手动关闭已经打开的文件流
                with open(path,"wb") as f: #开始写文件,wb代表写二进制文件
                    f.write(r.content)
                print("爬取完成")
            else:
                print("文件已存在")
        except Exception as e:
            print("爬取失败:"+str(e))
    
    

    方式2:自己生成验证码,可能会需要字体文件,使用系统字体也可以

    #!/usr/bin/python
    #-*-coding:utf-8-*-
    from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter
    import random
    width = 100
    height = 50
    # 图片颜色
    clo = (0, 0, 0)
    font = ImageFont.truetype('D:\\python\\test\\arialuni.ttf',36)
    for i in range(300):
        image = Image.new('RGB', (width, height), clo)
        draw = ImageDraw.Draw(image)
        # 输出文字:
        str1 = str(round(random.random() * 10000))
        w = 4  #距离图片左边距离
        h = 3 #距离图片上边距离
        draw.text((w, h), str1, font = font)
        image.filter(ImageFilter.BLUR)
        code_name = str1 + '.jpg'
        save_dir = 'E:/file/{}'.format(code_name)
        image.save(save_dir, 'jpeg')
        print("已保存图片: {}".format(save_dir))

    三、识别图片

    from PIL import Image
    from PIL import ImageEnhance
    import pytesseract
    import os
    
    dir_root = 'E:/file/';
    count = 0
    i = 0
    
    for root, dirs, files in os.walk(dir_root):
        file_list = files
    for files in file_list:
        im = Image.open(dir_root + files)
        im = im.convert('L')
        #亮度增强
        enh_bri = ImageEnhance.Brightness(im)
        brightness = 1.1
        im = enh_bri.enhance(brightness)
        code = pytesseract.image_to_string(im)
        print('[files]:'+ files.split(".")[0] +'  [code]:' + code)
        count = count + 1
        if files.split(".")[0] == code :
            i = i + 1
    print('总数:' + str(count) + ',识别正确数:' + str(i) + ';准确率' + str(round(i / count * 100,2)) + '%')
    
    
    

    如果运行不了,可以修改tesseract

    运行结果如下:

    四、提升图片识别率

    有点懒,稍等

    展开全文
  • 一.、环境 centos7 python3 二、安装依赖包 ...2. 安装过程中报错解决: ... (1)whereis python 查看系统安装python,如果是有多个版本时 (2)vim/usr/bin/yum,修改第一行#!/usr/bin/python2.7 (3)怎...

    一.、环境

    centos7.x

    python3.x

    开始用的python2.x,安装好后运行语法错误....

    二、安装依赖包

    1. 安装参考连接:https://blog.csdn.net/xavier_muse/article/details/104210452

    2. 安装过程中报错解决:

    问题1:No module named yum

    解决:

        (1) whereis python 查看系统安装python,如果是有多个版本时


        (2)vim /usr/bin/yum,修改第一行 #!/usr/bin/python2.7


    还是不行,根据实际情况百度

    三、使用示例

    上代码,main为入口函数,这个识别算是稍微准确的,也可以试着使用百度云,腾讯云等的文字识别,免费版的感觉不太好用,仅供参考

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import json
    import sys
    import random
    import time
    import traceback
    import requests
    import pytesseract
    
    from datetime import datetime
    from PIL import Image
    
    
    # 获取图片中像素点数量最多的像素
    def get_threshold(image):
        pixel_dict = defaultdict(int)
    
        # 像素及该像素出现次数的字典
        rows, cols = image.size
        for i in range(rows):
            for j in range(cols):
                pixel = image.getpixel((i, j))
                pixel_dict[pixel] += 1
    
        count_max = max(pixel_dict.values())  # 获取像素出现出多的次数
        pixel_dict_reverse = {v: k for k, v in pixel_dict.items()}
        threshold = pixel_dict_reverse[count_max]  # 获取出现次数最多的像素点
    
        return threshold
    
    # 按照阈值进行二值化处理
    # threshold: 像素阈值
    def get_bin_table(threshold):
        # 获取灰度转二值的映射table
        table = []
        for i in range(256):
            rate = 0.1  # 在threshold的适当范围内进行处理
            if threshold * (1 - rate) <= i <= threshold * (1 + rate):
                table.append(1)
            else:
                table.append(0)
        return table
    
    # 去掉二值化处理后的图片中的噪声点
    def cut_noise(image):
        rows, cols = image.size  # 图片的宽度和高度
        change_pos = []  # 记录噪声点位置
        # 遍历图片中的每个点,除掉边缘
        for i in range(1, rows - 1):
            for j in range(1, cols - 1):
                # pixel_set用来记录该店附近的黑色像素的数量
                pixel_set = []
                # 取该点的邻域为以该点为中心的九宫格
                for m in range(i - 1, i + 2):
                    for n in range(j - 1, j + 2):
                        if image.getpixel((m, n)) != 1:  # 1为白色,0位黑色
                            pixel_set.append(image.getpixel((m, n)))
    
                # 如果该位置的九宫内的黑色数量小于等于4,则判断为噪声
                if len(pixel_set) <= 4:
                    change_pos.append((i, j))
        # 对相应位置进行像素修改,将噪声处的像素置为1(白色)
        for pos in change_pos:
            image.putpixel(pos, 1)
    
        return image  # 返回修改后的图片
    
    # 识别图片中的数字加字母
    # 传入参数为图片路径,返回结果为:识别结果
    def OCR_lmj(img_path):
        image = Image.open(img_path)  # 打开图片文件
        imgry = image.convert('L')  # 转化为灰度图
    
        # 获取图片中的出现次数最多的像素,即为该图片的背景
        max_pixel = get_threshold(imgry)
    
        # 将图片进行二值化处理
        # 注意,是否使用二值化要看具体情况,有些图片二值化之后,可能关键信息会丢失,反而识别不出来
        table = get_bin_table(threshold=max_pixel)
        out = imgry.point(table, '1')
    
        # 去掉图片中的噪声(孤立点)
        out = cut_noise(out)
    
        # 保存图片
        # out.save('E://figures/img_gray.jpg')
    
        # 仅识别图片中的数字
        # text = pytesseract.image_to_string(out, config='digits')
        # 识别图片中的数字和字母
        text = pytesseract.image_to_string(out)
    
        # 去掉识别结果中的特殊字符
        exclude_char_list = ' .:\\|\'\"?![],()~@#$%^&*_+-={};<>/¥'
        text = ''.join([x for x in text if x not in exclude_char_list])
        # print(text)
    
        return text
    
    def main(image_path):
        '''
        单张图片识别
        '''
        recognizition = OCR_lmj(image_path)
        return recognizition

    展开全文
  • 作者 | 老表来源 | 简说Python(ID:xksnh888xksnh888)【导语】在今天这篇文章中,作者分享给大家一个有趣又干货满满的 Python 项目。通过这...

    640?wx_fmt=jpeg


    作者 | 老表

    来源 | 简说Python(ID:xksnh888xksnh888)

    【导语】在今天这篇文章中,作者分享给大家一个有趣又干货满满的 Python 项目。通过这份教程,大家不仅又多了一个动手项目,还可以用 Python 破解图片验证码里的文字识别,十足的技术范儿。

    文章目录


    • 前期准备

    (1)安装包,直接在终端上输入pip指令即可:

    (2)新建项目


    • 知识

    (1)Pillow 中的 Image

    (2)基于 Tesseract-OCR 的 pytesseract


    • 小项目:破解图片验证码登陆

    (1)准备过程

    (2)代码敲起来

    (3)运行结果


    • 总结

    前期准备


    (1)安装包,直接在终端上输入pip指令即可:

    # 发送浏览器请求	
    pip3 install requests	
    # 文字识别	
    pip3 install pytesseract	
    # 图片处理	
    pip3 install Pillow

    (2)新建项目

    需要的模块安装好后,新建一个项目wordsDistinguish,在项目包下新建三个.py文件——test_pytesseract 和 test_pillow、case_verification。

    test_pytesseract:模块 pytesseract 的基本使用测试
    test_pillow:模块 Pillow 的基本使用测试
    case_verification:实战案例,破解网站图片验证码验证


    640?wx_fmt=png


    知识知识


    (1)Pillow 中的 Image


    Python图像库中最重要的类是 Image,在模块中定义的具有相同名称的类。可以通过多种方式创建此类的实例; 通过从文件加载图像,处理其他图像或从头开始创建图像。

     # -*- coding: utf-8 -*-	
     """	
     @author = 老表	
     @date = 2019-08-16	
     @个人公众号 : 简说Python	
     """	
    
    	
     # 注意:print_function的导入必须在Image之前,否则会报错	
     from __future__ import print_function	
    from PIL import Image	
    """	
    pillow 模块 中 Image 的基本使用	
    """	
    
    	
    # 1.打开图片	
    im = Image.open("../wordsDistinguish/test1.jpg")	
    print(im)	
    
    	
    # 2.查看图片文件内容	
    print("图片文件格式:"+im.format)print("图片大小:"+str(im.size))	
    print("图片模式:"+im.mode)	
    
    	
    # 3.显示当前图片对象	
    im.show()	
    
    	
    # 4.修改图片大小,格式,保存	
    size = (50, 50)	
    im.thumbnail(size)	
    im.save("1.jpg", "PNG")	
    
    	
    # 5.图片模式转化并保存,L 表示灰度 RGB 表示彩色	
    im = im.convert("L")	
    im.save("test1.jpg")


    (2)基于 Tesseract-OCR 的 pytesseract


    Python-tesseract是python的光学字符识别(OCR)工具。也就是说,它将识别并“读取”嵌入图像中的文本。
    Python-tesseract是Google的Tesseract-OCR引擎的包装器。它作为独立的调用脚本也很有用,因为它可以读取Pillow和Leptonica成像库支持的所有图像类型,包括jpeg,png,gif,bmp,tiff等。此外,如果用作脚本,Python-tesseract将打印已识别的文本,而不是将其写入文件。


    要在你的电脑上使用pytesseract模块,你还需要安装 Tesseract-OCR ,Mac上安装该工具我比较建议使用Homebrew,安装好后,直接在终端输入下面指令即可:

    
     
    640?wx_fmt=png

    Windows下安装的话直接下载包即可,然后把其加入系统环境变量(即加入Path里),比较傻白甜,可以百度一下。


     # -*- coding: utf-8 -*-	
     """	
     @author = 老表	
     @date = 2019-08-16	
     @个人公众号 : 简说Python	
     """	
    # 从 Pillow 中导入图片处理模块 Image	
     from PIL import Image	
    # 导入基于 Tesseract 的文字识别模块 pytesseract	
    import pytesseract	
    """	
    @pytesseract:https://github.com/madmaze/pytesseract	
    """	
    
    	
    # 打开图片	
    im = Image.open("../wordsDistinguish/Resources/1.jpg")	
    # 识别图片内容	
    text = pytesseract.image_to_string(im)	
    print(text)
    640?wx_fmt=png


    小项目:破解图片验证码登陆


    目标网站:

    https://so.gushiwen.org


    640?wx_fmt=png


    (1)准备过程


    登录过程中需要输入三个数据:账号、密码、验证码,首先在浏览器内实际登录一次,按F12查看登录流程。


    输入账号密码,和验证码,点击登录,注意Network内的变化。


    640?wx_fmt=png

    登录后,分析Network内加载的网页我们发现,在login.aspx里,传递了我们的登录信息,这是关键,意味着我们只要把数据通过这个地址传递给服务器就可以实现登录了。


    640?wx_fmt=png


    (2)代码敲起来


    现在模拟登录过程的难点主要有:验证码的识别和传递。


    a.验证码识别我们根据前面的知识知识里的,直接采用pytesseract模块。
    b.登录参数传递,利用requests库发送post请求即可,问题是如何把验证码和登录联系起来,通过前面分析我们知道验证码是在“https://so.gushiwen.org/RandCode.ashx”里生成的,而登录页面是“https://so.gushiwen.org/user/login.aspx”,分析发现,正常浏览器登录这两个网址的cookie是一致的,并且都带有时间戳,所以,只要在代码请求时保证两者的cookie一致即可,这里我们利用requests库的session方法可以实现。


    640?wx_fmt=png
    # -*- coding: utf-8 -*-	
     """	
     @author = 老表	
     @date = 2019-08-16	
     @个人公众号 : 简说Python	
     """	
     	
     # 从 Pillow 中导入图片处理模块 Image	
     from PIL import Image	
    # 导入基于 Tesseract 的文字识别模块 pytesseract	
    import pytesseract	
    # 导入发送网络请求的库 requests	
    import requests	
    # 导入正则库 re	
    import re	
    """	
    模拟登录,破解字母数字图片验证码	
    目标网站:https://so.gushiwen.org	
    """	
    # 请求头	
    headers = {	
            "user-agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.87 Safari/537.36"	
        }	
    # 通过requests 创建一个 session 会话,保持两次访问 cookie 值相同	
    session = requests.session()	
    
    	
    
    	
    # 下载识别验证码图片函数	
    def get_verification():	
        # 生成验证码图片url	
        url = "https://so.gushiwen.org/RandCode.ashx"	
        # 通过session发送get请求,获取验证码	
        resp = session.get(url, headers=headers)	
        # 将验证码保证到本地	
        with open(r"../wordsDistinguish/Resources/test.jpg", 'wb') as f:	
            f.write(resp.content)	
        # 打开验证码图片文件	
        im = Image.open(r"../wordsDistinguish/Resources/test.jpg")	
        # 基本处理,灰度处理,提升识别准确率	
        im = im.convert("L")	
        # 保存处理后的图片	
        im.save("test.jpg")	
        # 利用pytesseract进行图片内容识别	
        text = pytesseract.image_to_string(im)	
        # 去除识别结果中的非数字/字母内容	
        text = re.sub("\W", "", text)	
        # 返回验证码内容	
        return text	
    
    	
    
    	
    def do_login():	
        i = 0   # 识别错误次数	
        # 获取验证码	
        captcha = get_verification()	
        # 基本检验,验证码位数必须为四位	
        while len(captcha) != 4:	
            captcha = get_verification()	
            i = i + 1  # i+=1	
            print("第%d次识别错误" % i)	
    
    	
        print("开始登录,验证码为:"+captcha)	
        # 传递的登录参数	
        data = {	
            "from": "http://so.gushiwen.org/user/collect.aspx",	
            "email": "你的注册邮箱",	
            "pwd": "你的登录密码",	
            "code": captcha,	
            "denglu": "登录"	
        }	
        # 登录地址	
        url = "https://so.gushiwen.org/user/login.aspx"	
        # 利用 session 发送post请求	
        response = session.post(url, headers=headers, data=data)	
        # 打印登录后的状态码	
        print(response.status_code)	
        # 保存登录后的页面内容,进一步确认是否登录成功	
        with open("gsww.html", encoding="utf-8", mode="w") as f:	
            f.write(response.content.decode())	
    
    	
    
    	
    # 开始程序	
    if __name__ == "__main__":	
        do_login()

    a.控制台显示一次验证成功,返回状态码为:200,访问正常。


    640?wx_fmt=png


    b.进一步检查,对获取到的源码进行检查


    我们在浏览器观察登录后的页面发现,只有登录后的页面才有账号管理模块,其中有用户的唯一标识:绑定邮箱的后几位,我的是50471@qq.com。


    640?wx_fmt=png

    所以在我们获取的源码里直接搜索50471@qq.com即可查明是否登录成功,我们发现可以查询到,即模拟登录成功了。


    640?wx_fmt=png


    总结


    (1)本文核心在于给大家介绍文字识别模块pytesseract,希望大家多多查看官方文档,仔细了解该模块,大有用处,后面有涉及项目我也会再次写文介绍。


    (2)选择的实战案例网站,我是多方询问网友后从十多个网站中选出来的,这个网站看着比较简单,验证码图片加密难度也不是特别高,所以比较适合做为初次相见的实战案例。


    (3)图片识别再往难一点,需要进行图片的细节处理,在案例中我只对图片进行了基本的灰度处理,使深色更容易别识别,一定程度可以提高识别准确率,依然会出现识别错误情况,可以去除噪声点,根据图片中的色素来,去掉部分低色素点,进一步提高识别准确率,还可以多下载图片验证码,取训练模型等方法。


    最后希望大家能跟着作者的方法和代码,自己也上手一把,如果有问题可以在评论区留言~


    (*本文为 Python大本营转载文章,转载请联系微信 1092722531)


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