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  • 但是效果不佳:图片如下:代码图片如下:打印出效果如下:一看傻眼了图片是4412啊 怎么是bpfiz;然后搜了下度娘:# 验证码识别,此程序只能识别数据验证码import Imageimport ImageEnhanceimport ImageFilterimport sys...

    识别了下4位数的数字图片;但是效果不佳:

    图片如下:

    代码图片如下:

    打印出的效果如下:

    一看傻眼了图片是4412啊 怎么是bpfiz;

    然后搜了下度娘:

    # 验证码识别,此程序只能识别数据验证码

    import Image

    import ImageEnhance

    import ImageFilter

    import sys

    from pytesser import *

    # 二值化

    threshold = 140

    table = []

    for i in range(256):

    if i < threshold:

    table.append(0)

    else:

    table.append(1)

    #由于都是数字

    #对于识别成字母的 采用该表进行修正

    rep={'O':'0',

    'I':'1','L':'1',

    'Z':'2',

    'S':'8'

    };

    def getverify1(name):

    #打开图片

    im = Image.open(name)

    #转化到灰度图

    imgry = im.convert('L')

    #保存图像

    imgry.save('g'+name)

    #二值化,采用阈值分割法,threshold为分割点

    out = imgry.point(table,'1')

    out.save('b'+name)

    #识别

    text = image_to_string(out)

    #识别对吗

    text = text.strip()

    text = text.upper();

    for r in rep:

    text = text.replace(r,rep[r])

    #out.save(text+'.jpg')

    print text

    return text

    getverify1('1.jpg') #注意这里的图片要和此文件在同一个目录,要不就传绝对路径也行

    看着不错是我想要的菜,但是看是美好的,实现是痛苦的怎么都弄不出来 看来自己太菜了

    还看了它的链接如下:

    http://python.jobbole.com/83945/

    还是不懂联系了博主还没回复我!!!!现在还在烧高香在等贵人。。。我的神呀!!!!

    于是想着做伸手党也不行呀,于是当当看了本书 貌似跟它一样的代码需要看python科学计算的书

    也不知对不对书的目录如下:

    大侠拔下刀看看 对不对呢!!!!我该买这样的书吗???? 还是有什么好建议跟博主那样的文章 对应的书呢

    展开全文
  • 1、输入式验证码这种验证码主要是通过用户输入图片中的字母、数字、汉字等进行验证。如下图解决思路:这种是最...但是对于有嘈杂的背景的验证码这种,直接识别识别率会很低,遇到这种我们就得需要先处理一下图片,...

    1、输入式验证码

    这种验证码主要是通过用户输入图片中的字母、数字、汉字等进行验证。如下图

    解决思路:这种是最简单的一种,只要识别出里面的内容,然后填入到输入框中即可。这种识别技术叫OCR,这里我们推荐使用Python的第三方库,tesserocr。对于没有什么背影影响的验证码如图2,直接通过这个库来识别就可以。但是对于有嘈杂的背景的验证码这种,直接识别识别率会很低,遇到这种我们就得需要先处理一下图片,先对图片进行灰度化,然后再进行二值化,再去识别,这样识别率会大大提高。

    2.滑动式验证码

    解决思路:对于这种验证码就比较复杂一点,但也是有相应的办法。我们直接想到的就是模拟人去拖动验证码的行为,点击按钮,然后看到了缺口的位置,最后把拼图拖到缺口位置处完成验证。

    第一步:点击按钮。然后我们发现,在你没有点击按钮的时候那个缺口和拼图是没有出现的,点击后才出现,这为我们找到缺口的位置提供了灵感。

    第二步:拖到缺口位置。我们知道拼图应该拖到缺口处,但是这个距离如果用数值来表示?通过我们第一步观察到的现象,我们可以找到缺口的位置。这里我们可以比较两张图的像素,设置一个基准值,如果某个位置的差值超过了基准值,那我们就找到了这两张图片不一样的位置,当然我们是从那块拼图的右侧开始并且从左到右,找到第一个不一样的位置时就结束,这是的位置应该是缺口的left,所以我们使用selenium拖到这个位置即可。这里还有个疑问就是如何能自动的保存这两张图?这里我们可以先找到这个标签,然后获取它的location和size,然后 top,bottom,left,right = location['y'] ,location['y']+size['height']+ location['x'] + size['width'] ,然后截图,最后抠图填入这四个位置就行。具体的使用可以查看selenium文档,点击按钮前抠张图,点击后再抠张图。最后拖动的时候要需要模拟人的行为,先加速然后减速。因为这种验证码有行为特征检测,人是不可能做到一直匀速的,否则它就判定为是机器在拖动,这样就无法通过验证了。

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  • ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201812/14/1544754511_708460.png) ![图片说明]...怎么识别出每个图中四个物体? 有什么好算法或者思路吗
  • 1、输入式验证码这种验证码主要是通过用户输入图片中的字母、数字、汉字等进行验证。如下图解决思路:这种是最...但是对于有嘈杂的背景的验证码这种,直接识别识别率会很低,遇到这种我们就得需要先处理一下图片,...

    thread-14118217-1-1.html

    1、输入式验证码

    这种验证码主要是通过用户输入图片中的字母、数字、汉字等进行验证。如下图

    thread-14118217-1-1.html

    解决思路:这种是最简单的一种,只要识别出里面的内容,然后填入到输入框中即可。这种识别技术叫OCR,这里我们推荐使用Python的第三方库,tesserocr。对于没有什么背影影响的验证码如图2,直接通过这个库来识别就可以。但是对于有嘈杂的背景的验证码这种,直接识别识别率会很低,遇到这种我们就得需要先处理一下图片,先对图片进行灰度化,然后再进行二值化,再去识别,这样识别率会大大提高。

    2.滑动式验证码

    thread-14118217-1-1.html

    解决思路:对于这种验证码就比较复杂一点,但也是有相应的办法。我们直接想到的就是模拟人去拖动验证码的行为,点击按钮,然后看到了缺口的位置,最后把拼图拖到缺口位置处完成验证。

    第一步:点击按钮。然后我们发现,在你没有点击按钮的时候那个缺口和拼图是没有出现的,点击后才出现,这为我们找到缺口的位置提供了灵感。

    第二步:拖到缺口位置。我们知道拼图应该拖到缺口处,但是这个距离如果用数值来表示?通过我们第一步观察到的现象,我们可以找到缺口的位置。这里我们可以比较两张图的像素,设置一个基准值,如果某个位置的差值超过了基准值,那我们就找到了这两张图片不一样的位置,当然我们是从那块拼图的右侧开始并且从左到右,找到第一个不一样的位置时就结束,这是的位置应该是缺口的left,所以我们使用selenium拖到这个位置即可。这里还有个疑问就是如何能自动的保存这两张图?这里我们可以先找到这个标签,然后获取它的location和size,然后 top,bottom,left,right = location['y'] ,location['y']+size['height']+ location['x'] + size['width'] ,然后截图,最后抠图填入这四个位置就行。具体的使用可以查看selenium文档,点击按钮前抠张图,点击后再抠张图。最后拖动的时候要需要模拟人的行为,先加速然后减速。因为这种验证码有行为特征检测,人是不可能做到一直匀速的,否则它就判定为是机器在拖动,这样就无法通过验证了。

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  • 识别图片

    2017-09-28 18:04:53
    背景 队友发了一张bmp图给我,而我发现这张图虽然用电脑默认软件打开显示正常但在一些程序里打不开。问过队友后他跟我说这...2. 怎么识别出bmp图片是1中分类哪一种?3. 怎么将图片在这bmp、jpg、png类型中互相...

    背景

           队友发了一张bmp图给我,而我发现这张图虽然用电脑默认软件打开显示正常但在一些程序里打不开。问过队友后他跟我说这个图本来是png他直接改了后缀为bmp发我的。于是我花了点时间对图片进行研究,主要是为了以后可以快速识别图片特性。

    目录

    1.   RGB565、RGB888是什么?

    2.   怎么识别出bmp图片是1中分类的哪一种?

    3.    怎么将图片在这bmp、jpg、png类型中互相转换?

    1.RGB565、RGB888是什么?

          uint8,表示变量是无符号整数,范围是0到255(范围也就是2的8次方).一般在图像处理中很常见。

          在计算机中存储RGB图像的都是uint 8型。每个R G B都有2的8次方即256个种类,所以用RGB能表达的就是256×256×256种颜色。
    正常的RGB888/RGB24是由24位即3个字节来描述一个像素,R、G、B各8位。而实际使用中为了减少图像数据的尺寸,如视频领域,对R、G、B所使用的位数进行的缩减,如RGB565和RGB555。
    RGB565 就是R-5bit,G-6bit,B-5bit,是16位的,2个字节;5+6+5,第一字节的前5位是R,后三位+第二字节前三位是G,第二字节后5位是B
    RGB555 就是R-5bit,G-5bit,B-5bit,是16位的,2个字节;RGB各5位,有1位未用。
    RGB888 就是R-8bit,G-8bit,B-8bit ;其实这就是RGB24;是24位的,3个字节,也就3个8。一般BMP是RGB888的Bitmap。

    2.怎么识别出bmp图片是1中分类的哪一种?

    public static void identificationImageRGB(String filePath) { 
    		try { 
    			
    			BufferedImage sourceImg = ImageIO.read(new File(filePath)); 
    			ColorModel colorModel = sourceImg.getColorModel();
    			int pixelSize = colorModel.getPixelSize();
    			System.out.print(pixelSize);
    		   }catch (IOException e) { 
    			   e.printStackTrace(); 
    		   } 
    	}
    通过位数就可以判断这张图是哪一种了。但是,队友发我那张坑图,会报错javax.imageio.IIOException: Can't read input file! at javax.imageio.ImageIO.read(UnknownSource)。说明这个图片不是通过正规编码生成的。这个方法基本可以满足帮我识别坑图的需求。

    3.怎么将图片在bmp、jpg、png类型中互相转换?

    public static void imageToImage(String filePath, String saveFileName) { 
    		try { 
    			BufferedImage sourceImg = ImageIO.read(new File(filePath)); 
    			int h = sourceImg.getHeight(), w = sourceImg.getWidth(); int[] pixel = new int[w * h]; 
    			PixelGrabber pixelGrabber = new PixelGrabber(sourceImg, 0, 0, w, h, pixel, 0, w); pixelGrabber.grabPixels(); 
    			MemoryImageSource m = new MemoryImageSource(w, h, pixel, 0, w); 
    			Image image = Toolkit.getDefaultToolkit().createImage(m); 
    			BufferedImage buff = new BufferedImage(w, h, BufferedImage.TYPE_INT_RGB); //标准
    			buff.createGraphics().drawImage(image, 0, 0 ,null); 
    			ImageIO.write(buff, "bmp", new File(saveFileName)); 
    			ImageIO.write(buff, "jpg", new File(saveFileName)); 
    			ImageIO.write(buff, "png", new File(saveFileName)); 
    			
    		   } catch (InterruptedException e) {
    			   e.printStackTrace(); 
    		   }catch (IOException e) { 
    			   e.printStackTrace(); 
    		   } 
    	}
    对你有帮助的话,记得帮我点个顶~


    参考:http://blog.csdn.net/ctthuangcheng/article/details/8551559

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