python编辑验证码

1. python 实现12306模拟浏览器登录 手动输入验证码 怎么输入

代码中验证码提供有两种方式，第一种通过webbrowser的open直接在浏览器中打开含有验证码的图片，第二种就是将其以jepg格式存在C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\checkcode.jepg。你可以根据自己主机的用户名更改路径。同时这个代码必须先指定用户名和账号也可以实时输入账号的密码，小小修改一下代码就可以。

2. python怎么处理获取到的验证码

最近每天都用python写一个小的脚本，练习使用python语法。 验证码的生成： 这里使用了python的图像处理库PIL，安装PIL的过程中出了一个小麻烦，就使用Pillow-win32的一个文件，具体的我也忘了，可以网络下。

3. 如何利用Python 做验证码识别

用python加“验证码”为关键词在里搜一下，可以找到很多关于验证码识别的文章。我大体看了一下，主要方法有几类：一类是通过对图片进行处理，然后利用字库特征匹配的方法，一类是图片处理后建立字符对应字典，还有一类是直接利用ocr模块进行识别。不管是用什么方法，都需要首先对图片进行处理，于是试着对下面的验证码进行分析。
一、图片处理
这个验证码中主要的影响因素是中间的曲线，首先考虑去掉图片中的曲线。考虑了两种算法：
第一种是首先取到曲线头的位置，即x=0时，黑点的位置。然后向后移动x的取值，观察每个x下黑点的位置，判断前后两个相邻黑点之间的距离，如果距离在一定范围内，可以基本判断该点是曲线上的点，最后将曲线上的点全部绘成白色。试了一下这种方法，结果得到的图片效果很一般，曲线不能完全去除，而且容量将字符的线条去除。
第二种考虑用单位面积内点的密度来进行计算。于是首先计算单位面积内点的个数，将单位面积内点个数少于某一指定数的面积去除，剩余的部分基本上就是验证码字符的部分。本例中，为了便于操作，取了5*5做为单位范围，并调整单位面积内点的标准密度为11。处理后的效果：
二、字符验证
这里我使用的方法是利用pytesser进行ocr识别，但由于这类验证码字符的不规则性，使得验证结果的准确性并不是很高。具体哪位大牛，有什么好的办法，希望能给指点一下。
三、准备工作与代码实例
1、PIL、pytesser、tesseract
(1)安装PIL：下载地址：http:// www. pythonware. com/procts/pil/(2)pytesser:下载地址：http :/ /code. google. com/p/pytesser/,下载解压后直接放在代码相同的文件夹下，即可使用。
(3)Tesseract OCR engine下载：http: / / code.google. com/p/tesseract-ocr/，下载后解压，找到tessdata文件夹，用其替换掉pytesser解压后的tessdata文件夹即可。
2、具体代码
复制代码
#encoding=utf-8
###利用点的密度计算
import Image,ImageEnhance,ImageFilter,ImageDrawimport sys
from pytesser import *
#计算范围内点的个数
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
#计算5*5范围内点的密度
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范围内小于11个点，那么将该部分全部换为白色。
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():##识别
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. 请教生成如图验证码的python算法

def gene_text():
source = list(string.letters)
for index in range(0,10):
source.append(str(index))
return ''.join(random.sample(source,number))#number是生成验证码的位数
然后我们要创建一个图片，写入字符串，需要说明的这里面的字体是不同系统而定，如果没有找到系统字体路径的话，也可以不设置
def gene_code():
width,height = size #宽和高
image = Image.new('RGBA',(width,height),bgcolor) #创建图片
font = ImageFont.truetype(font_path,25) #验证码的字体和字体大小
draw = ImageDraw.Draw(image) #创建画笔
text = gene_text() #生成字符串
font_width, font_height = font.getsize(text)
draw.text(((width - font_width) / number, (height - font_height) / number),text,
font= font,fill=fontcolor) #填充字符串
接下来，我们要在图片上画几条干扰线

#用来绘制干扰线
def gene_line(draw,width,height):
begin = (random.randint(0, width), random.randint(0, height))
end = (random.randint(0, width), random.randint(0, height))
draw.line([begin, end], fill = linecolor)
最后创建扭曲，加上滤镜，用来增强验证码的效果。
image = image.transform((width+20,height+10), Image.AFFINE, (1,-0.3,0,-0.1,1,0),Image.BILINEAR) #创建扭曲
image = image.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE) #滤镜，边界加强
image.save('idencode.png') #保存验证码图片

5. python中怎么随机生成验证码

#!/usr/bin/envpython
importrandom
foriinrange(6):
printrandom.randint(0,9),
##得到随机的6位数字验证码

##第二种,得到随机的6位数字+字符组合的验证码,这里输出格式可能有点不对，我就不做修改了。
#!/usr/bin/envpython
importrandom
foriinrange(6):
ifi==random.randint(0,5):
printrandom.randint(0,9)
else:
temp=random.randint(65,90)
printchr(temp)

6. 如何利用Python做简单的验证码识别

最近在折腾验证码识别。最终的脚本的识别率在92%左右，9000张验证码大概能识别出八千三四百张左右。好吧，其实是验证码太简单。下面就是要识别的验证码。

接下来对图片进行分割。遍历图片中所有像素点，计算每一列像素为0的点的个数（jd）。对于相邻两列，若其中一列jd=0,而另一列jd!=0,则可以认为这一列是验证码中字符边界，由此对验证码进行分割。这样分割能达到比较好的效果，分割后得到的字符图片几乎能与模板完全相同。

(Width,Height) = img2.size
pix2 = img2.load()
x0 = []
y0 = []for x in range(1,Width):
jd = 0
# print x
for y in range(1,Height): # print y
if pix2[x,y] == 0:
jd+=1
y0.append(jd) if jd > 0:
x0.append(x)#分别对各个字符边界进行判断，这里只举出一个 for a in range(1,Width): if (y0[a] != 0)&(y0[a+1] != 0):
sta1 = a+1

分割完成后，对于识别，目前有几种方法。可以遍历图片的每一个像素点，获取像素值，得到一个字符串，将该字符串与模板的字符串进行比较，计算汉明距离或者编辑距离（即两个字符串的差异度），可用Python-Levenshtein库来实现。

我采用的是比较特征向量来进行识别的。首先设定了4个竖直特征向量，分别计算第0、2、4、6列每一列像素值为0的点的个数，与模板进行比较，若小于阈值则认为该字符与模板相同。为了提高识别率，如果通过竖直特征向量未能识别成功，引入水平特征向量继续识别，原理与竖直特征向量相同。

另外，还可以通过局部特征进行识别。这对于加入了旋转干扰的验证码有很好效果。由于我写的脚本识别率已经达到了要求，所以并没有用到这个。

最后的结果是这样的：

最终在模板库只有25条的情况下，识别率在92%左右（总共测试了一万六千张验证码）。好吧，只能说验证码太简单。。

以上。

7. python怎么生成随机图形验证码

1.安装pillow模块
pip install pillow
2.pillow模块的基本使用
1.创建图片
from PIL import Image
#定义使用Image类实例化一个长为400px,宽为400px,基于RGB的(255,255,255)颜色的图片
img1=Image.new(mode="RGB",size=(400,400),color=(255,255,255))
#把生成的图片保存为"pic.png"格式
with open("pic.png","wb") as f:
img1.save(f,format="png")
#显示图片
img1.show()
运行程序,程序会在py文件的同级下生成一个名为"pic.png"的小图片,图片长为400px,宽为400px,颜色为白色.
2.创建画笔
#创建画笔,用于在图片上生成内容
draw1=ImageDraw.Draw(img1,mode="RGB")
3.在图片上生成点
#在(100,100)坐标上生成一个红点,指定的坐标不能超过图片的尺寸
draw1.point([100,100],pill="red")
#在(80,80)坐标上生成一个黑点,指定的坐标不能超过图片的尺寸
draw1.point([80,80],fill=(0,0,0))
4.在图片上画线
#第一个括号里面的参数是坐标,前两个数为开始坐标,后两个数为结束坐标
#括号里的第二个参数指定颜色,可以直接指定,也可以用RGB来表示颜色
draw1.line((100,100,100,300),fill="red")
draw1.line((100,200,200,100),fill="blue")
运行程序,画笔会在(100,100)到(100,300)坐标之间画一条红色的竖线,在(100,200)到(200,100)坐标之间画一根蓝色的斜线
5.在图片在画圆
#括号里的第一个参数是坐标,前两个数为起始坐标,后两个为结束坐标
#用这两个坐标之间的正方形区域生成一个圆,大括号里的第二个参数为圆的开始角度
#第三个参数为圆的结束角度,0到360表示所画的是一个完整的圆形,
#也可以指定的数字来生成一段为圆弧,最后一个参数表示颜色,也可以用RGB来表示想要的颜色
draw1.arc((100,100,300,300),0,360,fill="red")
draw1.arc((0,0,300,300),0,90,fill="blue")
6.在图片在写文本
#使用画笔的text方法在图片上生成文本
#第一个参数为坐标,第二个参数为所有生成的文本的内容
#第三个参数为文本的颜色
draw1.text([0,0],"python","blue")
7.在图片在生成指定字体的文本
#先实例化一个字体对象,第一个参数表示字体的路径,第二个参数表示字体大小
font1=ImageFont.truetype("One Chance.ttf",28)
#在图片上生成字体
#第一个括号里的参数表示坐标,第二个参数表示写入的内容
#第三个参数表示颜色,第四个参数表示使用的字体对象
draw1.text([200,200],"linux","red",font=font1)
图片验证码的实例
#导入random模块
import random
#导入Image,ImageDraw,ImageFont模块
from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont
#定义使用Image类实例化一个长为120px,宽为30px,基于RGB的(255,255,255)颜色的图片
img1=Image.new(mode="RGB",size=(120,30),color=(255,255,255))
#实例化一支画笔
draw1=ImageDraw.Draw(img1,mode="RGB")
#定义要使用的字体
font1=ImageFont.truetype("One Chance.ttf",28)
for i in range(5):
#每循环一次,从a到z中随机生成一个字母或数字
#65到90为字母的ASCII码,使用chr把生成的ASCII码转换成字符
#str把生成的数字转换成字符串
char1=random.choice([chr(random.randint(65,90)),str(random.randint(0,9))])
#每循环一次重新生成随机颜色
color1=(random.randint(0,255),random.randint(0,255),random.randint(0,255))
#把生成的字母或数字添加到图片上
#图片长度为120px,要生成5个数字或字母则每添加一个,其位置就要向后移动24px
draw1.text([i*24,0],char1,color1,font=font1)
#把生成的图片保存为"pic.png"格式
with open("pic.png","wb") as f:
img1.save(f,format="png")

8. python如何生成网页验证码

我这里找了一个python生成验证码的代码，操作十分方便简单，Python生成随机验证码

9. 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。

相关推荐：《Python入门教程》

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。

10. 使用python来写脚本，如何来处理验证码的问题，每次登录时验证码都不同，求高人帮忙，谢谢

如果是想让代码识别的话，要看验证码的复杂程度了，如果比较简单，使用图像处理说不定可以解决（我不会，不过网上应该有资料，就算没有python的，其他语言的也有），但是如果是复杂的，建议你把验证码下载下来，如果有图形界面，就在界面中显示，如果没有，就下到一个目录里，自己取找，然后人工识别吧。