python识别验证码图片
1. python+selenium+pytesseract识别图片验证码
selenium结合python进行验证码识别，主要步骤分为三部分：使用selenium截取验证码，安装并验证识别环境pytesseract与Tesseract-OCR，以及处理验证码图片以提高识别率。在直接截图的验证码图片中，噪点或干扰线可能导致pytesseract无法识别。若环境配置正确但识别失败，需检查图片处理是否到位。
在图片处理阶段，目的是通过调整图片以满足识别要求。调整过程中，利用`im.show()`函数展示每一步处理后的图片，确保处理方向符合预期。处理时需灵活调整参数，以适应不同验证码的样式。
有经验者分享，通过调整图片大小来提升识别率，方法为使用Python的cv2库中的`resize()`函数放大图片。此方法对于某些情况下提高识别准确性有显着效果，但需注意调整大小时保持图片清晰度。
总结而言，验证码识别流程涉及截取、环境配置与图片处理。通过细致的图片处理，结合正确的识别环境设置，能有效提升验证码识别的成功率。在实际应用中，需根据验证码的具体特点调整处理策略，以达到最佳识别效果。
2. python如何识别验证码
我们首先识别最简单的一种验证码，即图形验证码。这种验证码最早出现，现在也很常见，一般由4位字母或者数字组成。例如，中国知网的注册页面有类似的验证码，页面如下所示：
表单中最后一项就是图形验证码，我们必须完全正确输入图中的字符才可以完成注册。
更多有关验证码的知识，可以参考这些文章：
Python3爬虫进阶：识别图形验证码
Python3爬虫进阶：识别极验滑动验证码
Python3爬虫进阶：识别点触点选验证码
Python3爬虫进阶：识别微博宫格验证码
·本节目标以知网的验证码为例，讲解利用OCR技术识别图形验证码的方法。
·准备工作识别图形验证码需要库tesserocr，以mac安装为例：在mac下，我们首先使用Homebrew安装ImageMagick和tesseract库： brew install imagemagickbrew install tesseract 接下来再安装tesserocr即可：pip3 install tesserocr pillow这样我们就完成了 tesserocr的安装。
·获取验证码为了便于实验，我们先将验证码的图片保存到本地。打开开发者工具，找到验证码元素。验证码元素是一张图片，它的ser属 性是CheckCode.aspk。所以我们直接打开如下链接就可以看到一个验证码，右键保存即可，将其命名为code.jpg：
这样我们就得到一张验证码图片，以供测试识别使用。
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识别测试
接下来新建一个项目，将验证码图片放到项目根目录下，用tesserocr库识别该验证码，代码如下所示：
这里我们新建了一个Image对戏那个，调用了tesserocr的image_to_text( )方法。传入该Image对象即可完成识别，实现过程非常简单，结果如下：
我们可以看到，识别的结果和实际结果有偏差，这是因为验证码内的多余线条干扰了图片的识别。
另外，tesserocr还有一个更加简单的方法，这个方法可以直接将图片文件转为字符串，代码如下：
不过这种方法的识别效果不如上一种的好。
验证码处理
对于上面的图片，我们可以看到其实并没有完全识别正确，所以我们需要对图像作进一步的处理，如灰度转换、二值化等操作。
我们可以利用Image对象的convert( )方法参数传入L，即可将图片转化为灰度图像，代码如下：
传入1即可将图片进行二值化处理，如下所示：
我们还可以指定二值化的阈值。上面的方法采用的是默认阈值127。不过我们不能直接转化原图，要将原图先转化为灰度图像，然后再指定二值化阈值，代码如下：
在这里，变量threshold代表二值化阈值，阈值设置为160，之后我们来看看我们的结果：
我们可以看到现在的二维码就比较方便我们进行识别了；那么对于一些有干扰的图片，我们做一些灰度和二值化处理，这会提高图片识别的正确率。
3. python+appium 自动化测试 - 获取短信 + 图片验证码
自动获取短信验证码和图片验证码是 Python+Appium 自动化测试中的常见任务，本文将重点介绍如何实现这一功能，并以微博找回密码为例进行演示。
获取短信验证码的方法有三种，但本文将主要介绍第一种方法：通过在通知栏中获取短信内容。首先，确保手机应用与测试框架的兼容性。导入并声明 WebDriver 库下的 webdriver 类，将 driver 声明为 webdriver，这样代码可以顺利执行。在通知栏中定位到短信内容，然后将获取到的内容填入验证码输入框。
接下来，介绍获取图片验证码的方法。通过网络的 OCR 文字识别技术，可以识别图片中的字母、文字或数字验证码。在调用网络 OCR 图片识别前，需要先申请网络通用文字识别接口，并下载对应语言的 SDK 文件。详细步骤包括登录网络 AI 平台、申请接口、查看 SDK 下载链接，以及安装和使用 SDK。在工程中自动创建存放图片的文件夹，定位图片验证码控件，截取图片并保存在指定文件夹内。使用 OCR 技术识别图片中的验证码，并将其输入到验证码输入框中。
在执行过程中需要注意，图片的命名应遵循一定的规则，以便后续查找和核对。图片保存在本地工程目录下方而非磁盘，以避免用户在运行代码时需要手动调整路径。此外，还提供了截图和 OCR 识别的 Python 示例代码，以及一个解析图片验证码的脚本，用于处理 OCR 返回的字典并提取所需信息。
最后，为帮助读者在求职季节找到满意的工作，本文附上了软件测试面试题合集和学习资料包，以助大家顺利冲刺金三银四。
4. 用python如何直接获取jsp生成的验证码图片
你只需要正常请求图片就行了，分析一下image的src，把它拼接成一个完整的URL去请求就好了，得到的有可能是BASE64编码串，或者是文件，把它保存下来就可以了。
5. python抓取网页时是如何处理验证码的
python抓取网页时是如何处理验证码的？下面给大家介绍几种方法：
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。
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2、滑动式验证码
这种是将备选碎片直线滑动到正确的位置，如下图：
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。
3、点击式的图文验证和图标选择
图文验证：通过文字提醒用户点击图中相同字的位置进行验证。
图标选择： 给出一组图片，按要求点击其中一张或者多张。借用万物识别的难度阻挡机器。
这两种原理相似，只不过是一个是给出文字，点击图片中的文字，一个是给出图片，点出内容相同的图片。
这两种没有特别好的方法，只能借助第三方识别接口来识别出相同的内容，推荐一个超级鹰，把验证码发过去，会返回相应的点击坐标。
然后再使用selenium模拟点击即可。具体怎么获取图片和上面方法一样。
4、宫格验证码
这种就很棘手，每一次出现的都不一样，但是也会出现一样的。而且拖动顺序都不一样。
但是我们发现不一样的验证码个数是有限的，这里采用模版匹配的方法。我觉得就好像暴力枚举，把所有出现的验证码保存下来，然后挑出不一样的验证码，按照拖动顺序命名，我们从左到右上下到下，设为1，2，3，4。上图的滑动顺序为4，3，2，1，所以我们命名4_3_2_1.png，这里得手动搞。当验证码出现的时候，用我们保存的图片一一枚举，与出现这种比较像素，方法见上面。如果匹配上了，拖动顺序就为4，3，2，1。然后使用selenium模拟即可。