python數字字母混合驗證識別碼

⑴ python如何判斷字元串同時含有數字和字母

⑵ python怎樣識別驗證碼

1. 如果重點在演算法，我覺得OCR不見得能識別好驗證碼，比較那玩意設計的就是用來防止機器識別的。
2. 如果只是想為了OCR而OCR：Linux和Mac的核心是一樣的，應該可以通用。請貼出更多的技術細節：比如是否已經驗證在Linux上好使，而同樣的代碼在Mac上遇到何種問題。

⑶ 如何用Python+人工識別處理知乎的倒立漢字驗證碼

#登錄知乎，通過保存驗證圖片方式
importurllib.request
importurllib.parse
importtime
importhttp.cookiejar

webUrl="https://www.hu.com/login/email"#不能寫https://www.hu.com/#signin因為不支持重定向

webheader={
#'Accept':'text/html,application/xhtml+xml,*/*',
#'Accept-Language':'zh-CN',
#'User-Agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT6.1;WOW64;Trident/7.0;rv:11.0)likeGecko',
'User-Agent':'Mozilla/5.0(Linux;Android6.0;Nexus5Build/MRA58N)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/56.0.2924.87MobileSafari/537.36',
#'User-Agent':'Mozilla/5.0(iPod;U;CPUiPhoneOS4_3_3likeMacOSX;en-us)AppleWebKit/533.17.9(KHTML,likeGecko)Version/5.0.2Mobile/8J2Safari/6533.18.5',
#'DNT':'1',
#'Connection':'Keep-Alive'
}

postData={
'email':'在這里寫你的賬號',
'captcha_type':'cn',
'password':'在這里寫你的密碼',
'_xsrf':'',
'captcha':''
}
localStorePath="寫你想保存的驗證碼圖片的地址"

if__name__=='__main__':
#聲明一個CookieJar對象實例來保存cookie
cookie=http.cookiejar.CookieJar()
#創建opener
handler=urllib.request.HTTPCookieProcessor(cookie)
opener=urllib.request.build_opener(handler)#建立opener對象，並添加頭信息
urllib.request.install_opener(opener)

captcha_url='https://www.hu.com/captcha.gif?r=%d&type=login&lang=cn'%(time.time()*1000)
#captcha_url='http://www.hu.com/captcha.gif?r=%d&type=login'%(time.time()*1000)#這樣獲得的是「字母+數字驗證碼」

#這個獲取驗證碼圖片的方法是不行的！
#urllib.request.urlretrieve(captcha_url,localStorePath+'myCaptcha.gif')

#用urlopen函數保存驗證圖片
req=urllib.request.Request(url=captcha_url,headers=webheader)
content=urllib.request.urlopen(req)
#content=opener.open(req)
captcha_name='D:/Python學習/crawler_learning/知乎登錄專題研究/知乎驗證碼圖片/myNewCaptcha.gif'
content=content.read()
withopen(captcha_name,'wb')asf:
f.write(content)

postData['captcha']=input('請輸入驗證碼')
#postData['_xsrf']=get_xsrf()
postData['_xsrf']=''
print(postData['_xsrf'])

#用urlopen函數傳送數據給伺服器實現登錄
postData_encoded=urllib.parse.urlencode(postData).encode('utf-8')
req=urllib.request.Request(url=webUrl,data=postData_encoded,headers=webheader)
webPage=urllib.request.urlopen(req)
#webPage=opener.open(req)
data=webPage.read().decode('utf-8')

print(data)
withopen("D:/知乎伺服器反饋的內容.txt",mode='w',encoding='utf-8')asdataFile:
dataFile.write(data)

⑷ 如何python爬蟲識別驗證碼

1. 在用爬蟲爬取網站數據時，有些站點的一些關鍵數據的獲取需要使用賬號登錄，這里可以使用requests發送登錄請求，並用Session對象來自動處理相關Cookie。

2. 另外在登錄時，有些網站有時會要求輸入驗證碼，比較簡單的驗證碼可以直接用pytesser來識別，復雜的驗證碼可以依據相應的特徵自己採集數據訓練分類器。

3. 以CSDN網站的登錄為例，這里用Python的requests庫與pytesser庫寫了一個登錄函數。如果需要輸入驗證碼，函數會首先下載驗證碼到本地，然後用pytesser識別驗證碼後登錄，對於CSDN登錄驗證碼，pytesser的識別率很高。

⑸ 如何使用python識別驗證碼

第一種，將驗證碼保存本地，然後手動輸入。
第二種，外包給驗證碼識別公司
第三種，學習演算法識別

⑹ 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()

⑺ python怎麼提高驗證碼數字加字母識別率

在我的經驗里. 我想應該是繞不過驗證碼的, 不僅 python 不行,任何語言也不行. 因為驗證碼是你登錄時一起綁定的登錄信息. 沒有驗證碼就是不完善的登錄信息

⑻ 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。

相關推薦：《Python教程》

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。

⑼ python驗證碼識別

orc文字識別，現在比較流行的是通過人工智慧訓練CNN神經網路來識別。

大體流程

1. 准備訓練數據。訓練數據可以自己寫個程序生成驗證碼，和標准答案。

2. 構建CNN模型。這個比較簡單，使用keras框架，5分鍾的事情。

3. 訓練。不停地把數據feed給程序，直到准確率達到你的期望，推薦使用GPU加速

4. 預測。載入模型，把驗證碼圖片feed給模型，得出結果

希望對你有幫助。

⑽ 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