@Author: codepig16
我们在开发的时候，或者登录一个网站的时候，每次登录都要输入用户和密码，很是麻烦。就想着有没有什么方式可以实现自动输入。本篇文章主要就是介绍如何通过keepass软件结合插件实现自动输入账号密码。

1. 安装和配置keepass

keepass的安装和简单使用非常的简单，也不是本篇文章的重点，这里就不多说了，简单来说就是以下几步：
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1. 下载、安装、汉化keepass，网址：https://keepass.info/download.html
2. 新建数据库文件（数据库文件.kdbx文件，建议保存到到onedrive中，防止本地丢失，同时在onedrive中可以多个客户端一起使用）
3. 创建记录保存即可

可以参考以下链接：（个人感觉前两个就够了）
keepass密码管理工具的安装和汉化
如何管理你的密码——KeePass使用详解
KeePass怎么使用​

2. keepass上安装 keepasshttp插件

完成第一步之后，我们就可以在本地管理我们的账号和密码了。接下来是如何配置，让浏览器可以读取本地的数据库文件，实现在浏览器上打开一个网页，就可以自动识别我们存储的账号和密码，实现自动输入。
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1. 下载Keepasshttp插件：https://raw.githubusercontent.com/pfn/keepasshttp/master/KeePassHttp.plgx

2. 将 Keepasshttp.plgx 下载复制到 Keepass 安装目录的 Plugins 目录下，在任务栏右键退出 Keepass，然后重新打开 Keepass。然后在 Keepass 的「工具」-「插件管理器」中就可以看到插件已经被加载：

   

在 Keepass 的「工具」-「keepasshttp options」中可以调整 keepasshttp 的配置，没什么特殊需要的话，默认配置即可，笔者自己使用默认配置

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3. 浏览器上安装KeePassHttp-Connector插件

1. 安装插件，地址：KeePassHttp-Connector（插件的安装需要翻墙）

2. 安装好之后需要进行简单的配置，左键点击chrome右上角的 KeePassHttp-Connector

   

选择settings，选择连接数据库**[Connected Databases]界面，点击右下脚的[Connect]**:

在弹出的窗口中填写连接名称，这个名称只是连接的名称，不是数据库名称，可以随便写。

如果上一步没有弹出窗口，请看一下 windows 任务栏，是不是窗口被自动最小化了。 如果save过后，浏览 器页面没有反应，刷新一下就好。添加完毕：

注意：提醒一下，如果你的数据库记录在一个网站上首次使用自动填写功能会有个弹出框提醒。点击allow即可。

4. 添加账号 成果展示

1. 添加账号

2. 成果演示

浏览器自动识别验证码插件

今天分享一款chrome浏览器的插件可以自动识别验证码并填充
在chrome商店中搜索autoverify

右键对着 验证码识别–>
识别效果图

这个自动识别验证码的插件识别速度还是很快的
准确率也很高
可以安装放那儿

GitHub链接

作品演示

Never mind插件概述

Never mind插件是一款为谷歌浏览器定制的非常强大的一款自动填充登陆chrome插件，用户可以通过插件储存自己的用户名密码，插件辅助用户进行验证码图像识别并自动填充登陆，解决在指定的网站上用户重复输入信息不方便的难题（本项目以四川师范大学教务处登陆网站为特例进行开发）

概念图

Nerver Mind插件功能

1. 自动帮助储存用户账号密码
2. 自动识别验证码图片（服务器验证码图像识别正确率99%）
3. 自动实现信息提交登陆
4. 能够修改账号密码
5. 浏览器任何网站上均可一键跳转至登陆成功的页面

Never Mind插件涉及技术

1. chrome浏览器插件开发（Javascript）
2. 基于Linux系统的图像识别服务器开发（Ubuntu，SSH文件传输）
3. 验证码图像精确预处理（二值化、灰度化、九宫格去噪法）
4. 机器学习图像99%识别率算法（CNN，OpenCV，Keras，Tensorflow）
5. Flask服务器开发（Python flask）

Never Mind技术相关介绍

1. chrome浏览器插件开发

使用了JavaScript以及chrome官方插件开发语言，利用插件的四个要素（content，manifest，background，popup），特定根据四川师范大学教务处登陆页面的前端代码进行chrome插件脚本的填充；通过输入错误提示、验证码识别错误等，简略实现了插件与用户的交互。

图为Chrome插件脚本代码目录树

2. 基于Linux系统的图像识别服务器开发

使用Linux作为服务器，自带的Python语言使服务器开发更加简便；SSH的传输使本地与服务器的交互更加直接。


SSH传输

3. 验证码图像精确预处理

基于PIL实现图像二值化、灰度化以及九宫格法去噪，对教务处特定验证码实现精确阈值处理。（以下为原图和处理后的图片）

4. 机器学习图像99%识别率算法

爬取网站上的800个验证码图片，图像预处理后，进行800次手动标注，再使用具有两个卷积层和两个完全连接层的简单卷积神经网络体系结构训练数据集30次，最终达到99%的精确识别度。

800次手动标注

5. Flask服务器开发

Flask是轻型服务器架构，使用flask搭建服务器能够实现轻型服务器功能。

训练30次后识别率达到99%

flask服务器识别的验证码结果

Nerver Mind插件前端图片
压缩包解压在chrome安装好插件即可使用