python識別驗證碼圖片
1. python+selenium+pytesseract識別圖片驗證碼
selenium結合python進行驗證碼識別，主要步驟分為三部分：使用selenium截取驗證碼，安裝並驗證識別環境pytesseract與Tesseract-OCR，以及處理驗證碼圖片以提高識別率。在直接截圖的驗證碼圖片中，噪點或干擾線可能導致pytesseract無法識別。若環境配置正確但識別失敗，需檢查圖片處理是否到位。
在圖片處理階段，目的是通過調整圖片以滿足識別要求。調整過程中，利用`im.show()`函數展示每一步處理後的圖片，確保處理方向符合預期。處理時需靈活調整參數，以適應不同驗證碼的樣式。
有經驗者分享，通過調整圖片大小來提升識別率，方法為使用Python的cv2庫中的`resize()`函數放大圖片。此方法對於某些情況下提高識別准確性有顯著效果，但需注意調整大小時保持圖片清晰度。
總結而言，驗證碼識別流程涉及截取、環境配置與圖片處理。通過細致的圖片處理，結合正確的識別環境設置，能有效提升驗證碼識別的成功率。在實際應用中，需根據驗證碼的具體特點調整處理策略，以達到最佳識別效果。
2. 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。
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識別測試
接下來新建一個項目，將驗證碼圖片放到項目根目錄下，用tesserocr庫識別該驗證碼，代碼如下所示：
這里我們新建了一個Image對戲那個，調用了tesserocr的image_to_text( )方法。傳入該Image對象即可完成識別，實現過程非常簡單，結果如下：
我們可以看到，識別的結果和實際結果有偏差，這是因為驗證碼內的多餘線條干擾了圖片的識別。
另外，tesserocr還有一個更加簡單的方法，這個方法可以直接將圖片文件轉為字元串，代碼如下：
不過這種方法的識別效果不如上一種的好。
驗證碼處理
對於上面的圖片，我們可以看到其實並沒有完全識別正確，所以我們需要對圖像作進一步的處理，如灰度轉換、二值化等操作。
我們可以利用Image對象的convert( )方法參數傳入L，即可將圖片轉化為灰度圖像，代碼如下：
傳入1即可將圖片進行二值化處理，如下所示：
我們還可以指定二值化的閾值。上面的方法採用的是默認閾值127。不過我們不能直接轉化原圖，要將原圖先轉化為灰度圖像，然後再指定二值化閾值，代碼如下：
在這里，變數threshold代表二值化閾值，閾值設置為160，之後我們來看看我們的結果：
我們可以看到現在的二維碼就比較方便我們進行識別了；那麼對於一些有干擾的圖片，我們做一些灰度和二值化處理，這會提高圖片識別的正確率。
3. python+appium 自動化測試 - 獲取簡訊 + 圖片驗證碼
自動獲取簡訊驗證碼和圖片驗證碼是 Python+Appium 自動化測試中的常見任務，本文將重點介紹如何實現這一功能，並以微博找回密碼為例進行演示。
獲取簡訊驗證碼的方法有三種，但本文將主要介紹第一種方法：通過在通知欄中獲取簡訊內容。首先，確保手機應用與測試框架的兼容性。導入並聲明 WebDriver 庫下的 webdriver 類，將 driver 聲明為 webdriver，這樣代碼可以順利執行。在通知欄中定位到簡訊內容，然後將獲取到的內容填入驗證碼輸入框。
接下來，介紹獲取圖片驗證碼的方法。通過網路的 OCR 文字識別技術，可以識別圖片中的字母、文字或數字驗證碼。在調用網路 OCR 圖片識別前，需要先申請網路通用文字識別介面，並下載對應語言的 SDK 文件。詳細步驟包括登錄網路 AI 平台、申請介面、查看 SDK 下載鏈接，以及安裝和使用 SDK。在工程中自動創建存放圖片的文件夾，定點陣圖片驗證碼控制項，截取圖片並保存在指定文件夾內。使用 OCR 技術識別圖片中的驗證碼，並將其輸入到驗證碼輸入框中。
在執行過程中需要注意，圖片的命名應遵循一定的規則，以便後續查找和核對。圖片保存在本地工程目錄下方而非磁碟，以避免用戶在運行代碼時需要手動調整路徑。此外，還提供了截圖和 OCR 識別的 Python 示例代碼，以及一個解析圖片驗證碼的腳本，用於處理 OCR 返回的字典並提取所需信息。
最後，為幫助讀者在求職季節找到滿意的工作，本文附上了軟體測試面試題合集和學習資料包，以助大家順利沖刺金三銀四。
4. 用python如何直接獲取jsp生成的驗證碼圖片
你只需要正常請求圖片就行了，分析一下image的src，把它拼接成一個完整的URL去請求就好了，得到的有可能是BASE64編碼串，或者是文件，把它保存下來就可以了。
5. 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。
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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。