验证码识别，使用exe进行训练集标识，无代码基础也可进行训练集标注，理论上准确率可以到百分之百，压缩包里有一部分我做好的字模和一部分测试数据，下载后可以直接用我的数据进行测试。 支持的调用方式有：易语言、VB、VB-NET、VB、TC、python、Delphi、C++、C#、按键精灵等，理论上只要是能调用dll就可以使用，如果有什么问题的话可以在线面的文章中留言，我会定期查看并回复大家的问题 https://editor.csdn.net/md/?articleId=125498768

破解滑块验证码的思路主要有2种： 获得一张完整的背景图和一张有缺口的图片，两张图片进行像素上的一一对比，找出不一样的坐标。 获得一张有缺口的图片和需要验证的小图，两张图片进行二极化以及归一化，确定小图在图片中间的坐标。 之后就要使用初中物理知识了，使用直线加速度模仿人手动操作 本次就使用第2种，第一种比较简单。废话不多说，直接上代码： 以下均利用无头浏览器进行获取 获得滑块验证的小图片 def get_image1(self,driver): 获取滑块验证缺口小图片 :param driver:chrome对象 :return:缺口小图片

1.环境 python3.7 selenium webdriver PIL Image 2.下面demo是截取“去哪儿”官网的验证码 # -*- coding=utf-8 -*- # CodeDemo.py # PyCharm Slade 2019/7/20 # import selenium,os from selenium import webdriver from PIL import Image def aucthcode(coderddr): """ 传参验证码的Xpath 页面全图为'code.png' 命名这个你们开心就好 验证

写爬虫有一个绕不过去的问题就是验证码，现在验证码分类大概有4种： 图像类 滑动类 点击类 语音类 今天先来看看图像类，这类验证码大多是数字、字母的组合，国内也有使用汉字的。在这个基础上增加噪点、干扰线、变形、重叠、不同字体颜色等方法来增加识别难度。 相应的，验证码识别大体可以分为下面几个步骤： 灰度处理 增加对比度(可选) 二值化 降噪 倾斜校正分割字符 建立训练库 识别 由于是实验性质的，文中用到的验证码均为程序生成而不是批量下载真实的网站验证码，这样做的好处就是可以有大量的知道明确结果的数据集。 当需要真实环境下需要获取数据时，可以使用结合各个

首先安装一个需要用到的模块 pip install social-auth-app-django 安装完后在终端输入pip list会看到 social-auth-app-django 3.1.0 social-auth-core 3.0.0 然后可以来我的github，下载关于滑动验证码的这个demo：https://github.com/Edward66/slide_auth_code 下载完后启动项目 python manage.py runserver 启动这个项目后，在主页就能看到示例 前端部分 随便选择一个（最下面的是移动端，不做移动端不要选）把html和js代码复制过来

前言 今天这篇文章主要记录一下如何切分验证码，用到的主要库就是Pillow和Linux下的图像处理工具GIMP。首先假设一个固定位置和宽度、无粘连、无干扰的例子学习一下如何使用Pillow来切割图片。 使用GIMP打开图片后，按 加号 放大图片，然后点击View->Show Grid来显示网格线： 其中，每个正方形边长为10像素，所以数字1切割坐标为左20、上20、右40、下70。以此类推可以知道剩下3个数字的切割位置。 代码如下： from PIL import Image p = Image.open(1.png) # 注意位置顺序为左、上、右、下 cuts = [(20,20

主要给大家介绍了关于python中验证码连通域分割的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家学习或者使用python具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

本资源提供的是一个django框架下的网站验证码技术，通过python代码调用PIL库生成图形验证码然后通过json方式将验证码字段和图片通过base64格式传输给前端，前端可以点击更换验证码（不用刷新页面），对输入进行校验。 注意：本资源提供的是一整套web网站验证码项目，不是单纯的生成验证码的代码。可以在django环境下直接运行，需要pil库。做到了生成，点击更换，校验等基本功能，基本满足网站验证码要求.实现简单，适合初学者参考。

今天小编就为大家分享一篇Selenium+Python 自动化操控登录界面实例(有简单验证码图片校验)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

本篇涉及到的验证码为滑动验证码，不同于极验证，本验证码难度略低，需要的将滑块拖动到矩形区域右侧即可完成。对python爬虫滑动验证码识别技术感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧