python滑動驗證碼

發布時間: 2022-06-07 08:16:35

① python 的題

from selenium import webdriver # 用來驅動瀏覽器的from selenium.webdriver import ActionChains # 破解滑動驗證碼的時候用的可以拖動圖片import timefrom PIL import Image # pip3 install pillowimport random# 截圖圖片函數def cut_image(driver): # 獲取整個頁面圖片，圖片名字為'snap.png'
driver.save_screenshot('snap.png') # 獲取滑動小畫圖
image = driver.find_element_by_class_name('geetest_canvas_img') print(image.location) print(image.size) # 獲取小圖片的左上右下的位置
left = image.location['x']
top = image.location['y']
right = left + image.size['width']
buttom = top + image.size['height'] print(left, top, right, buttom) # 調用open方法打開全屏圖片並賦值給image_obj對象
image_obj = Image.open('snap.png') # 通過image_obj對象對小圖片進行截取
# box: The crop rectangle, as a (left, upper, right, lower)-tuple.
img = image_obj.crop((left, top, right, buttom)) # 打開截取後的小圖片
# img.show()
return img# 獲取完整圖片def get_image1(driver):
time.sleep(2) # 修改document文檔樹，把完整圖片的display屬性修改為block
js_code = '''
var x = document.getElementsByClassName("geetest_canvas_fullbg")[0].style.display = "block"; '''

# 執行js代碼 driver.execute_script(js_code) # 截取圖片
image = cut_image(driver) return image# 獲取有缺口圖片def get_image2(driver):
time.sleep(2) # 修改document文檔樹，把完整圖片的display屬性修改為block
js_code = '''
var x = document.getElementsByClassName("geetest_canvas_fullbg")[0].style.display = "none"; '''

# 執行js代碼 driver.execute_script(js_code) # 截取圖片
image = cut_image(driver) return image# 獲取滑塊滑動距離def get_distance(image1, image2): # 小滑塊右側位置
start = 60 # 像素差
num = 60 print(image1.size) for x in range(start, image1.size[0]): for y in range(image1.size[1]): # 獲取image1完整圖片每一個坐標的像素點
rgb1 = image1.load()[x, y] # 獲取image2缺口圖片每一個坐標的像素點
rgb2 = image2.load()[x, y] # (60, 86, 40) (60, 86, 40) rgb
print(rgb1, rgb2) # abs獲取絕對值，像素點比較的值
r = abs(rgb1[0] - rgb2[0])
g = abs(rgb1[1] - rgb2[1])
b = abs(rgb1[2] - rgb2[2]) # 如果條件成立，則找到缺口位置
if not (r < num and g < num and b < num): # 有誤差 - 7像素
return x - 7# 模擬人的滑動軌跡def get_strck_move(distance):
distance += 20 '''
滑動行為軌跡
加速公式:
v = v0 + a * t

路程公式:
s = v0 * t + 0.5 * a * (t ** 2) '''

# 初速度
v0 = 0 # 時間
t = 0.2 # 位置
s = 0 # 滑動軌跡列表向前滑動列表
move_list = [] # 中間值,作為加減速度的位置
mid = distance / 5 * 3 # 加減速度列表
v_list = [1, 2, 3, 4] # 循環位移
while s < distance: if s < mid: # 隨機獲取一個加速度
a = v_list[random.randint(0, len(v_list) - 1)] else: # 隨機獲取一個減速度
a = -v_list[random.randint(0, len(v_list) - 1)] '''
勻加速\減速運行
v = v0 + a * t

位移:
s = v * t + 0.5 * a * (t**2) '''
# 獲取初始速度
v = v0 # 路程公式:
s1 = v * t + 0.5 * a * (t ** 2)
s1 = round(s1) # 取整

# 加速公式:
# v = v0 + a * t
m_v = v + a * t # 把當前加/減速度賦值給初始速度，以便下一次計算
v0 = m_v # 把位移添加到滑動列表中 move_list.append(s1) # 修改滑動初始距離
s += s1 # 後退列表, 自定義後退滑動軌跡,必須是負值
back_list = [-1, -1, -2, -3, -2, -1, -1, -2, -3, -2, -1, -1] return {'move_list': move_list, 'back_list': back_list}def main():
driver = webdriver.Chrome(r'F:\python學習\Scripts\chromedriver')
driver.implicitly_wait(10) try:
driver.get('https://account.cnblogs.com/signin?returnUrl=https%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2F') # 1、輸入用戶名與密碼，並點擊登錄
user_input = driver.find_element_by_id('LoginName')
user_input.send_keys('你的博客園賬號')
time.sleep(0.2)

pwd_input = driver.find_element_by_id('Password')
pwd_input.send_keys('你的博客園密碼')
time.sleep(2)

login_submit = driver.find_element_by_id('submitBtn')
login_submit.click() # 2、獲取完整的圖片
image1 = get_image1(driver) # 3、獲取有缺口圖片
image2 = get_image2(driver) # 4、比對兩張圖片，獲取滑動距離
distance = get_distance(image1, image2) print(distance) # 5、模擬人的滑動軌跡
move_dict = get_strck_move(distance) # 獲取前進滑動軌跡
move_list = move_dict['move_list'] # 獲取後退滑動軌跡
back_list = move_dict['back_list'] # 6、開始滑動
move_tag = driver.find_element_by_class_name('geetest_slider_button') # 點擊摁住滑動按鈕 ActionChains(driver).click_and_hold(move_tag).perform() # 向前滑動
for move in move_list:
ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=move, yoffset=0).perform()
time.sleep(0.1)

time.sleep(0.1) # 向後滑動
for back in back_list:
ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=back, yoffset=0).perform()
time.sleep(0.1) # 製作微妙晃動
ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=3, yoffset=0).perform()
ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=-3, yoffset=0).perform()

time.sleep(0.1) # 釋放滑動按鈕 ActionChains(driver).release().perform()

time.sleep(100) finally:
driver.close()if __name__ == '__main__':
main()

② python抓取網頁時是如何處理驗證碼的

python抓取網頁時是如何處理驗證碼的？下面給大家介紹幾種方法：

1、輸入式驗證碼

這種驗證碼主要是通過用戶輸入圖片中的字母、數字、漢字等進行驗證。如下圖：

解決思路：這種是最簡單的一種，只要識別出裡面的內容，然後填入到輸入框中即可。這種識別技術叫OCR，這里我們推薦使用Python的第三方庫，tesserocr。對於沒有什麼背影影響的驗證碼如圖2，直接通過這個庫來識別就可以。但是對於有嘈雜的背景的驗證碼這種，直接識別識別率會很低，遇到這種我們就得需要先處理一下圖片，先對圖片進行灰度化，然後再進行二值化，再去識別，這樣識別率會大大提高。

相關推薦：《Python入門教程》

2、滑動式驗證碼

這種是將備選碎片直線滑動到正確的位置，如下圖：

解決思路：對於這種驗證碼就比較復雜一點，但也是有相應的辦法。我們直接想到的就是模擬人去拖動驗證碼的行為，點擊按鈕，然後看到了缺口的位置，最後把拼圖拖到缺口位置處完成驗證。

第一步：點擊按鈕。然後我們發現，在你沒有點擊按鈕的時候那個缺口和拼圖是沒有出現的，點擊後才出現，這為我們找到缺口的位置提供了靈感。

第二步：拖到缺口位置。

我們知道拼圖應該拖到缺口處，但是這個距離如果用數值來表示？

通過我們第一步觀察到的現象，我們可以找到缺口的位置。這里我們可以比較兩張圖的像素，設置一個基準值，如果某個位置的差值超過了基準值，那我們就找到了這兩張圖片不一樣的位置，當然我們是從那塊拼圖的右側開始並且從左到右，找到第一個不一樣的位置時就結束，這是的位置應該是缺口的left，所以我們使用selenium拖到這個位置即可。

這里還有個疑問就是如何能自動的保存這兩張圖？

這里我們可以先找到這個標簽，然後獲取它的location和size，然後 top，bottom，left，right = location['y'] ,location['y']+size['height']+ location['x'] + size['width'] ,然後截圖，最後摳圖填入這四個位置就行。

具體的使用可以查看selenium文檔，點擊按鈕前摳張圖，點擊後再摳張圖。最後拖動的時候要需要模擬人的行為，先加速然後減速。因為這種驗證碼有行為特徵檢測，人是不可能做到一直勻速的，否則它就判定為是機器在拖動，這樣就無法通過驗證了。

3、點擊式的圖文驗證和圖標選擇

圖文驗證：通過文字提醒用戶點擊圖中相同字的位置進行驗證。

圖標選擇：給出一組圖片，按要求點擊其中一張或者多張。借用萬物識別的難度阻擋機器。

這兩種原理相似，只不過是一個是給出文字，點擊圖片中的文字，一個是給出圖片，點出內容相同的圖片。

這兩種沒有特別好的方法，只能藉助第三方識別介面來識別出相同的內容，推薦一個超級鷹，把驗證碼發過去，會返回相應的點擊坐標。

然後再使用selenium模擬點擊即可。具體怎麼獲取圖片和上面方法一樣。

4、宮格驗證碼

這種就很棘手，每一次出現的都不一樣，但是也會出現一樣的。而且拖動順序都不一樣。

但是我們發現不一樣的驗證碼個數是有限的，這里採用模版匹配的方法。我覺得就好像暴力枚舉，把所有出現的驗證碼保存下來，然後挑出不一樣的驗證碼，按照拖動順序命名，我們從左到右上下到下，設為1，2，3，4。上圖的滑動順序為4，3，2，1，所以我們命名4_3_2_1.png，這里得手動搞。當驗證碼出現的時候，用我們保存的圖片一一枚舉，與出現這種比較像素，方法見上面。如果匹配上了，拖動順序就為4，3，2，1。然後使用selenium模擬即可。

③ 如何利用Python 做驗證碼識別

用python加「驗證碼」為關鍵詞在里搜一下，可以找到很多關於驗證碼識別的文章。我大體看了一下，主要方法有幾類：一類是通過對圖片進行處理，然後利用字型檔特徵匹配的方法，一類是圖片處理後建立字元對應字典，還有一類是直接利用ocr模塊進行識別。不管是用什麼方法，都需要首先對圖片進行處理，於是試著對下面的驗證碼進行分析。
一、圖片處理
這個驗證碼中主要的影響因素是中間的曲線，首先考慮去掉圖片中的曲線。考慮了兩種演算法：
第一種是首先取到曲線頭的位置，即x=0時，黑點的位置。然後向後移動x的取值，觀察每個x下黑點的位置，判斷前後兩個相鄰黑點之間的距離，如果距離在一定范圍內，可以基本判斷該點是曲線上的點，最後將曲線上的點全部繪成白色。試了一下這種方法，結果得到的圖片效果很一般，曲線不能完全去除，而且容量將字元的線條去除。
第二種考慮用單位面積內點的密度來進行計算。於是首先計算單位面積內點的個數，將單位面積內點個數少於某一指定數的面積去除，剩餘的部分基本上就是驗證碼字元的部分。本例中，為了便於操作，取了5*5做為單位范圍，並調整單位面積內點的標准密度為11。處理後的效果：
二、字元驗證
這里我使用的方法是利用pytesser進行ocr識別，但由於這類驗證碼字元的不規則性，使得驗證結果的准確性並不是很高。具體哪位大牛，有什麼好的辦法，希望能給指點一下。
三、准備工作與代碼實例
1、PIL、pytesser、tesseract
(1)安裝PIL：下載地址：http:// www. pythonware. com/procts/pil/(2)pytesser:下載地址：http :/ /code. google. com/p/pytesser/,下載解壓後直接放在代碼相同的文件夾下，即可使用。
(3)Tesseract OCR engine下載：http: / / code.google. com/p/tesseract-ocr/，下載後解壓，找到tessdata文件夾，用其替換掉pytesser解壓後的tessdata文件夾即可。
2、具體代碼
復制代碼
#encoding=utf-8
###利用點的密度計算
import Image,ImageEnhance,ImageFilter,ImageDrawimport sys
from pytesser import *
#計算范圍內點的個數
def numpoint(im):
w,h = im.size
data = list( im.getdata() )
mumpoint=0
for x in range(w):
for y in range(h):
if data[ y*w + x ] !=255:#255是白色
mumpoint+=1
return mumpoint
#計算5*5范圍內點的密度
def pointmi(im):
w,h = im.size
p=[]
for y in range(0,h,5):
for x in range(0,w,5):
box = (x,y, x+5,y+5)
im1=im.crop(box)
a=numpoint(im1)
if a<11:##如果5*5范圍內小於11個點，那麼將該部分全部換為白色。
for i in range(x,x+5):
for j in range(y,y+5):
im.putpixel((i,j), 255)
im.save(r'img.jpg')
def ocrend():##識別
image_name = "img.jpg"
im = Image.open(image_name)
im = im.filter(ImageFilter.MedianFilter())enhancer = ImageEnhance.Contrast(im)
im = enhancer.enhance(2)
im = im.convert('1')
im.save("1.tif")
print image_file_to_string('1.tif')
if __name__=='__main__':
image_name = "1.png"
im = Image.open(image_name)
im = im.filter(ImageFilter.DETAIL)
im = im.filter(ImageFilter.MedianFilter())enhancer = ImageEnhance.Contrast(im)
im = enhancer.enhance(2)
im = im.convert('1')
##a=remove_point(im)
pointmi(im)
ocrend()

④ python處理滑動驗證碼,除了調用chrome

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
import PIL.Image as image
import time,re, random
import requests
try:
from StringIO import StringIO
except ImportError:
from io import StringIO

#爬蟲模擬的瀏覽器頭部信息
agent = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:33.0) Gecko/20100101 Firefox/33.0'
headers = {
'User-Agent': agent
}

# 根據位置對圖片進行合並還原
# filename:圖片
# location_list:圖片位置
#內部兩個圖片處理函數的介紹
#crop函數帶的參數為(起始點的橫坐標，起始點的縱坐標，寬度，高度）
#paste函數的參數為(需要修改的圖片，粘貼的起始點的橫坐標，粘貼的起始點的縱坐標）
def get_merge_image(filename,location_list):
#打開圖片文件
im = image.open(filename)
#創建新的圖片,大小為260*116
new_im = image.new('RGB', (260,116))
im_list_upper=[]
im_list_down=[]
# 拷貝圖片
for location in location_list:
#上面的圖片
if location['y']==-58:
im_list_upper.append(im.crop((abs(location['x']),58,abs(location['x'])+10,166)))
#下面的圖片
if location['y']==0:
im_list_down.append(im.crop((abs(location['x']),0,abs(location['x'])+10,58)))
new_im = image.new('RGB', (260,116))
x_offset = 0
#黏貼圖片
for im in im_list_upper:
new_im.paste(im, (x_offset,0))
x_offset += im.size[0]
x_offset = 0
for im in im_list_down:
new_im.paste(im, (x_offset,58))
x_offset += im.size[0]
return new_im

#下載並還原圖片
# driver:webdriver
# div:圖片的div
def get_image(driver,div):
#找到圖片所在的div
background_images=driver.find_elements_by_xpath(div)
location_list=[]
imageurl=''
#圖片是被CSS按照位移的方式打亂的,我們需要找出這些位移,為後續還原做好准備
for background_image in background_images:
location={}
#在html裡面解析出小圖片的url地址，還有長高的數值
location['x']=int(re.findall("background-image: url\(\"(.*)\"\); background-position: (.*)px (.*)px;",background_image.get_attribute('style'))[0][1])
location['y']=int(re.findall("background-image: url\(\"(.*)\"\); background-position: (.*)px (.*)px;",background_image.get_attribute('style'))[0][2])
imageurl=re.findall("background-image: url\(\"(.*)\"\); background-position: (.*)px (.*)px;",background_image.get_attribute('style'))[0][0]
location_list.append(location)
#替換圖片的後綴,獲得圖片的URL
imageurl=imageurl.replace("webp","jpg")
#獲得圖片的名字
imageName = imageurl.split('/')[-1]
#獲得圖片
session = requests.session()
r = session.get(imageurl, headers = headers, verify = False)
#下載圖片
with open(imageName, 'wb') as f:
f.write(r.content)
f.close()
#重新合並還原圖片
image=get_merge_image(imageName, location_list)
return image

#對比RGB值
def is_similar(image1,image2,x,y):
pass
#獲取指定位置的RGB值
pixel1=image1.getpixel((x,y))
pixel2=image2.getpixel((x,y))
for i in range(0,3):
# 如果相差超過50則就認為找到了缺口的位置
if abs(pixel1[i]-pixel2[i])>=50:
return False
return True

#計算缺口的位置
def get_diff_location(image1,image2):
i=0
# 兩張原始圖的大小都是相同的260*116
# 那就通過兩個for循環依次對比每個像素點的RGB值
# 如果相差超過50則就認為找到了缺口的位置
for i in range(0,260):
for j in range(0,116):
if is_similar(image1,image2,i,j)==False:
return i

#根據缺口的位置模擬x軸移動的軌跡
def get_track(length):
pass
list=[]
#間隔通過隨機范圍函數來獲得,每次移動一步或者兩步
x=random.randint(1,3)
#生成軌跡並保存到list內
while length-x>=5:
list.append(x)
length=length-x
x=random.randint(1,3)
#最後五步都是一步步移動
for i in range(length):
list.append(1)
return list

#滑動驗證碼破解程序
def main():
#打開火狐瀏覽器
driver = webdriver.Firefox()
#用火狐瀏覽器打開網頁
driver.get("htest.com/exp_embed")
#等待頁面的上元素刷新出來
WebDriverWait(driver, 30).until(lambda the_driver: the_driver.find_element_by_xpath("//div[@class='gt_slider_knob gt_show']").is_displayed())
WebDriverWait(driver, 30).until(lambda the_driver: the_driver.find_element_by_xpath("//div[@class='gt_cut_bg gt_show']").is_displayed())
WebDriverWait(driver, 30).until(lambda the_driver: the_driver.find_element_by_xpath("//div[@class='gt_cut_fullbg gt_show']").is_displayed())
#下載圖片
image1=get_image(driver, "//div[@class='gt_cut_bg gt_show']/div")
image2=get_image(driver, "//div[@class='gt_cut_fullbg gt_show']/div")
#計算缺口位置
loc=get_diff_location(image1, image2)
#生成x的移動軌跡點
track_list=get_track(loc)
#找到滑動的圓球
element=driver.find_element_by_xpath("//div[@class='gt_slider_knob gt_show']")
location=element.location
#獲得滑動圓球的高度
y=location['y']
#滑鼠點擊元素並按住不放
print ("第一步,點擊元素")
ActionChains(driver).click_and_hold(on_element=element).perform()
time.sleep(0.15)
print ("第二步，拖動元素")
track_string = ""
for track in track_list:
#不能移動太快,否則會被認為是程序執行
track_string = track_string + "{%d,%d}," % (track, y - 445)
#xoffset=track+22:這里的移動位置的值是相對於滑動圓球左上角的相對值，而軌跡變數里的是圓球的中心點，所以要加上圓球長度的一半。
#yoffset=y-445:這里也是一樣的。不過要注意的是不同的瀏覽器渲染出來的結果是不一樣的，要保證最終的計算後的值是22，也就是圓球高度的一半
ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=track+22, yoffset=y-445).perform()
#間隔時間也通過隨機函數來獲得,間隔不能太快,否則會被認為是程序執行
time.sleep(random.randint(10,50)/100)
print (track_string)
#xoffset=21，本質就是向後退一格。這里退了5格是因為圓球的位置和滑動條的左邊緣有5格的距離
ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=21, yoffset=y-445).perform()
time.sleep(0.1)
ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=21, yoffset=y-445).perform()
time.sleep(0.1)
ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=21, yoffset=y-445).perform()
time.sleep(0.1)
ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=21, yoffset=y-445).perform()
time.sleep(0.1)
ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=21, yoffset=y-445).perform()
print ("第三步，釋放滑鼠")
#釋放滑鼠
ActionChains(driver).release(on_element=element).perform()
time.sleep(3)
#點擊驗證
# submit = driver.find_element_by_xpath("//div[@class='gt_ajax_tip success']")
# print(submit.location)
# time.sleep(5)
#關閉瀏覽器,為了演示方便,暫時注釋掉.
#driver.quit()

#主函數入口
if __name__ == '__main__':
pass
main()

⑤ python爬蟲遇到驗證碼怎麼辦

遇到驗證碼就需要破解驗證碼，繞過驗證碼，建議搜虎贏大數據或者是騰蟲大數據裡面爬蟲教程

⑥ python爬蟲用selenium處理滑塊驗證碼，但是找不到驗證碼的圖片url，這樣該如何解決

使用selenium的截圖功能保存本地

⑦ 如何利用Python做簡單的驗證碼識別

1摘要

驗證碼是目前互聯網上非常常見也是非常重要的一個事物，充當著很多系統的防火牆功能，但是隨時OCR技術的發展，驗證碼暴露出來的安全問題也越來越嚴峻。本文介紹了一套字元驗證碼識別的完整流程，對於驗證碼安全和OCR識別技術都有一定的借鑒意義。

然後經過了一年的時間，筆者又研究和get到了一種更強大的基於CNN卷積神經網路的直接端到端的驗證識別技術（文章不是我的，然後我把源碼整理了下，介紹和源碼在這裡面）：

基於python語言的tensorflow的『端到端』的字元型驗證碼識別源碼整理(github源碼分享)

2關鍵詞

關鍵詞：安全,字元圖片,驗證碼識別,OCR,Python,SVM,PIL

3免責聲明

本文研究所用素材來自於某舊Web框架的網站完全對外公開的公共圖片資源。

本文只做了該網站對外公開的公共圖片資源進行了爬取，並未越權做任何多餘操作。

本文在書寫相關報告的時候已經隱去漏洞網站的身份信息。

本文作者已經通知網站相關人員此系統漏洞，並積極向新系統轉移。

本報告的主要目的也僅是用於OCR交流學習和引起大家對驗證安全的警覺。

4引言

關於驗證碼的非技術部分的介紹，可以參考以前寫的一篇科普類的文章：

互聯網安全防火牆（1）--網路驗證碼的科普

裡面對驗證碼的種類，使用場景，作用，主要的識別技術等等進行了講解，然而並沒有涉及到任何技術內容。本章內容則作為它的技術補充來給出相應的識別的解決方案，讓讀者對驗證碼的功能及安全性問題有更深刻的認識。

5基本工具

要達到本文的目的，只需要簡單的編程知識即可，因為現在的機器學習領域的蓬勃發展，已經有很多封裝好的開源解決方案來進行機器學習。普通程序員已經不需要了解復雜的數學原理，即可以實現對這些工具的應用了。

主要開發環境：

python3.5
python SDK版本
PIL
圖片處理庫
libsvm
開源的svm機器學習庫

關於環境的安裝，不是本文的重點，故略去。

6基本流程

一般情況下，對於字元型驗證碼的識別流程如下：

准備原始圖片素材
圖片預處理
圖片字元切割
圖片尺寸歸一化
圖片字元標記
字元圖片特徵提取
生成特徵和標記對應的訓練數據集
訓練特徵標記數據生成識別模型
使用識別模型預測新的未知圖片集
達到根據「圖片」就能返回識別正確的字元集的目標

7素材准備

7.1素材選擇

由於本文是以初級的學習研究目的為主，要求「有代表性，但又不會太難」，所以就直接在網上找個比較有代表性的簡單的字元型驗證碼（感覺像在找漏洞一樣）。

最後在一個比較舊的網站（估計是幾十年前的網站框架）找到了這個驗證碼圖片。

原始圖：

def get_feature(img): """

獲取指定圖片的特徵值,

1. 按照每排的像素點,高度為10,則有10個維度,然後為6列,總共16個維度

:param img_path:

:return:一個維度為10（高度）的列表 """

width, height = img.size

pixel_cnt_list = []

height = 10 for y in range(height):

pix_cnt_x = 0 for x in range(width): if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑色點

pix_cnt_x += 1

pixel_cnt_list.append(pix_cnt_x) for x in range(width):

pix_cnt_y = 0 for y in range(height): if img.getpixel((x, y)) == 0: # 黑色點

pix_cnt_y += 1

pixel_cnt_list.append(pix_cnt_y) return pixel_cnt_list

然後就將圖片素材特徵化，按照libSVM指定的格式生成一組帶特徵值和標記值的向量文

⑧ python爬蟲滑動驗證碼

#代碼換哈驗證碼參數名都都發網路面神仙幫
headers = {'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded', 'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest', 'Cookie': 'verifycode={0};'.format(yzm)}
url_company='蘇州&verifycode='+str(yzm)

⑨ python如何識別驗證碼

我們首先識別最簡單的一種驗證碼，即圖形驗證碼。這種驗證碼最早出現，現在也很常見，一般由4位字母或者數字組成。例如，中國知網的注冊頁面有類似的驗證碼，頁面如下所示：

表單中最後一項就是圖形驗證碼，我們必須完全正確輸入圖中的字元才可以完成注冊。

更多有關驗證碼的知識，可以參考這些文章：

Python3爬蟲進階：識別圖形驗證碼

Python3爬蟲進階：識別極驗滑動驗證碼

Python3爬蟲進階：識別點觸點選驗證碼

Python3爬蟲進階：識別微博宮格驗證碼

·本節目標以知網的驗證碼為例，講解利用OCR技術識別圖形驗證碼的方法。

·准備工作識別圖形驗證碼需要庫tesserocr，以mac安裝為例：在mac下，我們首先使用Homebrew安裝ImageMagick和tesseract庫： brew install imagemagickbrew install tesseract 接下來再安裝tesserocr即可：pip3 install tesserocr pillow這樣我們就完成了 tesserocr的安裝。

·獲取驗證碼為了便於實驗，我們先將驗證碼的圖片保存到本地。打開開發者工具，找到驗證碼元素。驗證碼元素是一張圖片，它的ser屬性是CheckCode.aspk。所以我們直接打開如下鏈接就可以看到一個驗證碼，右鍵保存即可，將其命名為code.jpg：

這樣我們就得到一張驗證碼圖片，以供測試識別使用。

python滑動驗證碼

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