captcha

现在验证码的种类真的是越来越多，短信验证码、语音验证码、图片验证码、滑块验证码 ... 我们在 PC 的网页端或者手机上的 app 进行登录或者注册时，应该总会遇见图片验证码，比如下面这类： #Pillow库 Pillow是一个非常强大的图片处理模块，其中Image是Pillow中最为重要的类，实现了Pillow中大部分的功能，这个类的主要用来表示图片对象。生成图片验证码需要下面这四个类： 1、Image：含有图片对象主体上的一些应用 2、ImageDraw：画笔，用来向图片上添加验证码 3、ImageFont：设置验证码的字体形式 4、ImageFilter：对图片验证码进行模糊处理 先贴上生成验证码的代码： from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont,ImageFilter import random,string #获取随机4个字符组合 def getRandomChar(): chr_all = string.ascii_letters+string.digits chr_4 = ''.join(random.sample(chr_all,4)) return chr_4 #获取随机颜色 def getRandomColor(low,high): return (random.randint(low,high),random

　　 　　一般图形验证码处理： 直接把 img 标签的 src 指向这个接口，然后在 img 上绑定点击事件，点击的时候更改 src 的地址（在原来的接口地址后面加上随机数即可，避免缓存） < img :src ="codeImg" class ="img-code" @click ="updateCode" alt ="验证码" title ="点击换一张" > export default { data () { codeImg: `${ this .baseUrl}/captcha/ captcha.php }, methods: { updateCode() { this .codeImg = `${ this .baseUrl}/captcha/captcha.php?= ${Math.random()}`; } } } 　　 　　但是，有一天，后端说，在接口的响应头里放了一些信息，需要提交form表单时，一并提交。然后用axios的get请求，尴尬了，响应的是数据流，显示不出图片了。 　　 　　解决方案如下：将数据流转换为图片 　　首先html结构不变，把js改了。 export default { data () { imgCode: '', // 一定要有 captchaId: '' // 后端需要的响应头中的信息参数 }, created () { this

　　机器之心专栏 　　 作者：kerlomz 　　 网上关于验证码识别的开源项目众多，但大多是学术型文章或者仅仅是一个测试 demo，那么企业级的验证码识别究竟是怎样的呢？ 　　 1. 前言 　　网上关于验证么识别的开源项目众多，但大多是学术型文章或者仅仅是一个测试 demo，那么企业级的验证码识别究竟是怎样的呢？前方高能预警，这是一个生产水准的验证码识别项目，笔者可以向你们保证，它一定会是各位所见过的文章中最实用的，你甚至可以不需要懂代码写代码就能轻松使用它训练一个 99 识别率的模型。这才是企业级应该有的样子：算法开发负责框架，训练只需要一个实习生。不仅操作上简单，在可用性和稳定性上也是经得起考验。性能上，笔者使用腾讯云 1 核 1G 的机器测试：单次识别平均在 12ms 左右，再也不需要 GPU 部署了，CPU 一样可以日调百万。 　　不少初学者和笔者反应，安装环境太难了，没关系，都给你们安排好了，一行 pip 就能搞定环境的 MuggleOCR。 　　仓库地址： https://pypi.org/project/muggle-ocr 　　MuggleOCR 的体积有 6MB，其中附带了两个通用模型：简单通用验证码，普通 OCR。简而言之就是，再也不用愁验证码的样本不好标注了，它将是各位标注样本的利器，简单的验证码识别率能有 95% 以上，复杂的也有 50%-70% 左右

验证码 mews/captcha composer require "mews/captcha:~3.0" php artisan vendor:publish --provider='Mews\Captcha\CaptchaServiceProvider' 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/258259/blog/4333987

至于安装教程在这里不再重复说了，可以参考博客，网上有大把的教程 https://blog.csdn.net/testcs_dn/article/details/78697730 要是别的验证码是如下类型的 　　　　 　　 Python 代码如下 # !/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- from PIL import Image import pytesseract def recognize_captcha(img_path): im = Image.open(img_path).convert( " L " ) threshold = 140 table = [] for i in range(256 ): if i < threshold: table.append(0) else : table.append( 1 ) out = im.point(table, ' 1 ' ) num = pytesseract.image_to_string(out) return num if __name__ == ' __main__ ' : img_path = " D:\\1flower\\test2.jpg " res = recognize_captcha(img_path) strs = res.split( " \n " )

　　最近出于某种不可描述的原因，需要爬一段数据，大概长这样： 　　 　　是一个价格走势图，鼠标移到上面会显示某个时刻的价格，需要爬下来日期和价格。 　　第一步肯定先看源代码，找到了这样一段： 　　历史记录应该是从这个iframe发过来的，点进去看看，找到这样一段： 　　可以大概看出来是通过get一个json文件来获取数据，我们要的东西应该就在这个json里面。打开浏览器的开发者工具（F12），一个个看发过来的json，发现这样一个： 　　 　　打开看看：　　 　　ok，我们找到了想要的东西了，接下来分析下这个url，发现一些规律，可以直接从第一页的url构造出来这个的url，除了一个token...从源代码里找到这玩意长这样... 　　菜鸡如我当然不知所措了...只能模拟浏览器抓包了...加载完从这个frame的src里可以找到这个token，问题解决，开爬！ 　　以上部分的代码如下： 　　 # coding=utf8 import urllib.request import json import requests import re from selenium import webdriver import time from bs4 import BeautifulSoup import requests import random import pytz import

1. 为什么需要随机验证码 防止机器恶意注册. 验证码的作用:有效防止这种问题对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登陆尝试,实际上是用验证码是现在很多网站通行的方式,利用比较简易的方式实现了这个功能。虽然登陆麻烦一点,但是对社区还来说这个功能还是很有必要,也很重要。 2. Node.js实现随机验证码 安装第三方包 npm install svg-captcha --save 文档： https://www.npmjs.com/package/svg-captcha 代码演示 后端程序 const koa = require('koa') const router = require('koa-router')() // 导入koa-session模块 const session = require('koa-session') // 导入svgCaptcha const svgCaptcha = require('svg-captcha'); const app = new koa() // 配置session app.keys = ['some secret hurr']; const CONFIG = { key: 'koa:sess', //cookie key (default is koa:sess) maxAge: 86400000, //

验证码的生成与识别 本文系作者原创，转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10755361.html 目录 1.验证码的制作 2.卷积神经网络结构 3.训练参数保存与使用 4.注意事项 5.代码实现（python3.5） 6.运行结果以及分析 1.验证码的制作 深度学习一个必要的前提就是需要大量的训练样本数据，毫不夸张的说，训练样本数据的多少直接决定模型的预测准确度 。 而本节的训练样本数据（验证码：字母和数字组成）通过调用Image模块（图像处理库）中相关函数生成。 安装：pip install pillow 验证码生成步骤：随机在字母和数字中选择4个字符 -> 创建背景图片 -> 添加噪声 -> 字符扭曲 具体样本如下所示： 对于上图的验证码，如果用传统方式破解，其步骤一般是： 图片分割：采用分割算法分割出每一个字符； 字符识别：由分割出的每个字符图片，根据OCR光学字符识别出每个字符图片对应的字符； 难点在于：对于图片字符有黏连（2个，3个，或者4个全部黏连），图片是无法完全分割出来的，也就是说，即使分割出来了，字符识别基本上都是错误的，特别对于人眼都无法分辨的验证码，用传统的这种破解方法，成功率基本上是极其低的。 黏连验证码 人眼几乎无法分辨验证码 第一张是 0ymo or 0ynb ？第二张是

验证码的生成与识别 本文系作者原创，转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10755361.html 目录 1.验证码的制作 2.卷积神经网络结构 3.训练参数保存与使用 4.注意事项 5.代码实现（python3.5） 6.运行结果以及分析 1.验证码的制作 深度学习一个必要的前提就是需要大量的训练样本数据，毫不夸张的说，训练样本数据的多少直接决定模型的预测准确度 。 而本节的训练样本数据（验证码：字母和数字组成）通过调用Image模块（图像处理库）中相关函数生成。 安装：pip install pillow 验证码生成步骤：随机在字母和数字中选择4个字符 -> 创建背景图片 -> 添加噪声 -> 字符扭曲 具体样本如下所示： 对于上图的验证码，如果用传统方式破解，其步骤一般是： 图片分割：采用分割算法分割出每一个字符； 字符识别：由分割出的每个字符图片，根据OCR光学字符识别出每个字符图片对应的字符； 难点在于：对于图片字符有黏连（2个，3个，或者4个全部黏连），图片是无法完全分割出来的，也就是说，即使分割出来了，字符识别基本上都是错误的，特别对于人眼都无法分辨的验证码，用传统的这种破解方法，成功率基本上是极其低的。 黏连验证码 人眼几乎无法分辨验证码 第一张是 0ymo or 0ynb ？第二张是

验证码的生成与识别 本文系作者原创，转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10755361.html 目录 1.验证码的制作 2.卷积神经网络结构 3.训练参数保存与使用 4.注意事项 5.代码实现（python3.5） 6.运行结果以及分析 1.验证码的制作 深度学习一个必要的前提就是需要大量的训练样本数据，毫不夸张的说，训练样本数据的多少直接决定模型的预测准确度 。 而本节的训练样本数据（验证码：字母和数字组成）通过调用Image模块（图像处理库）中相关函数生成。 安装：pip install pillow 验证码生成步骤：随机在字母和数字中选择4个字符 -> 创建背景图片 -> 添加噪声 -> 字符扭曲 具体样本如下所示： 对于上图的验证码，如果用传统方式破解，其步骤一般是： 图片分割：采用分割算法分割出每一个字符； 字符识别：由分割出的每个字符图片，根据OCR光学字符识别出每个字符图片对应的字符； 难点在于：对于图片字符有黏连（2个，3个，或者4个全部黏连），图片是无法完全分割出来的，也就是说，即使分割出来了，字符识别基本上都是错误的，特别对于人眼都无法分辨的验证码，用传统的这种破解方法，成功率基本上是极其低的。 黏连验证码 人眼几乎无法分辨验证码 第一张是 0ymo or 0ynb ？第二张是