1.python 识别滑动验证码模拟登录
2.python调用文字识别OCR，识别轻松搞定验证码
3.利用Python做验证码识别方法（Python验证码识别代码思路教程）
4.Python OpenCV 过点击式和滑动式图形验证码的验证校验
5.巧用Python脚本解决自动化图形验证码难题

python 识别滑动验证码模拟登录

       在现代安全措施日益严密的网络环境中，Python 爬虫技术在模拟滑动验证码登录时遇到了挑战。码源码要破解这类验证码，识别我们需要采用特定的验证方法。

       滑动验证码模拟登录的码源码期货指标源码下载步骤如下：

       首先，利用Python的识别selenium库打开浏览器并定位到登录页面。推荐使用Firefox浏览器，验证版本.0，码源码驱动geckodriver.exe为0..0。识别虽然Chrome浏览器资源更新方便，验证但在国内可能难以获取，码源码因此国产浏览器是识别较好的选择。确保geckodriver.exe文件放在PYTHON虚拟环境的验证Scripts文件夹内，通过代码启动浏览器并访问预先设定的码源码登录页。

       接着，我们需要处理密码登录页面。由于网站通常会检测到selenium的存在，避免被识别为爬虫，健康档案管理系统 源码我们需突破这种反爬机制。使用pyautogui代替过时的方法，模拟用户在浏览器中操作，如输入用户名和密码。

       最后，识别滑动验证码的关键步骤是定位和操作图像。从两个文件（s_bg_path 和s_bg_path）中提取底图和小图，由于它们的尺寸和位置可能不正确，需要进行校正。通过分析数据，计算缺口小图在底图中的位置变化，然后通过代码操纵滑动验证码的拉杆，完成登录过程。

       以上就是使用Python实现滑动验证码模拟登录的具体步骤，每个环节都需要精确的代码支持和调整，以适应不断变化的网站安全策略。

python调用文字识别OCR，轻松搞定验证码

       今天我们将探索一个有趣的html音乐网站源码技术：文字识别OCR。你是否曾想过能够将中的文字识别并转换成文本？比如，自动处理验证码或者提取文档中的信息。这样的应用场景非常广泛。我们可以访问百度云的API接口文档，了解相关功能。这个API提供了丰富的应用场景。

       ```python

       # -*- coding: utf-8 -*-

       import requests

       import base

       '''通用文字识别'''

       request_url = "/rest/2.0/ocr/v1/general_basic"

       # 以二进制方式打开文件

       with open('[本地文件]', 'rb') as f:

        img = base.bencode(f.read())

       params = { "image": img.decode('utf-8')}

       access_token = '[通过鉴权接口获取的token]'

       request_url = request_url + "?access_token=" + access_token

       headers = { 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'}

       response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)

       if response:

        print(response.json())

       ```

       代码已经准备好，你可以直接使用。请注意，需要填写的是`access_token`。这个`access_token`是通过调用鉴权接口获得的。

       ```python

       # -*- coding: utf-8 -*-

       import requests

       # 在官网获取的client_id和client_secret

       host = '/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=官网获取的AK&client_secret=官网获取的SK'

       response = requests.get(host)

       if response:

        print(response.json())

       ```

       首先，你需要注册应用并获取`client_id`和`client_secret`。将这些值填写到代码中，然后通过请求获取`access_token`。

       让我们来测试一下。运行代码后，我们应该能够看到识别的arm linux内核源码剖析.pdf结果。如果你有任何关于编程的问题，欢迎和我讨论，也可以寻求帮助。关注公众号：诗一样的代码，交一个朋友。

利用Python做验证码识别方法（Python验证码识别代码思路教程）

       利用Python处理验证码识别，主要步骤如下：

       首先，通过Python的selenium模块实现自动化登录，当弹出文字验证码框时，进行截图。

       接着，通过定位元素坐标进行剪切，保存为，完成验证码的提取。

       然后，将上传至超级ying的第三方接口，获取文字识别结果，实现验证码的通达信自动交易源码解析。

       之后，利用actionchains库模拟鼠标移动和点击动作，将识别出的坐标值模拟成真实用户点击行为。

       最后，验证点击操作成功，系统显示验证通过，登录成功，此时可获取登录后cookies，进行后续数据抓取。

Python OpenCV 过点击式和滑动式图形验证码的校验

       在近期进行App抓包的过程中，我发现该App在特定时间会弹出验证码。完成验证后，系统会提供token，此token是发起正常请求所必需的。

       文章源码地址：github.com/ThinkerWen/C...

       以下是验证码的截图：

       弹出验证码的Response如下：

       完成验证码的Request如下：

       通过观察，我发现只需将验证码的点击坐标发送至完成验证码的接口，即可获取到token。因此，现在的目标是提取坐标。

       观察发现，这个验证码相对简单，因为它没有图案扭曲，所以通过率较高。同时，我也回忆起之前解决滑动验证码的方法（一并展示）。

       要通过验证码，首先需要将目标图案在背景上定位，找到其像素点。为此，我使用了Python的OpenCV库进行识别。

       1.提取：首先，我发现目标都是黑色图案，背景为透明。当我使用cv2.imread(front_image)加载时，显示一片漆黑。即使后来我使用了保留透明通道的加载方式，结果依旧。

       为了解决这个问题，我决定剥离透明通道，将目标图案透明色设置为白色，这样目标图案就自然显现了。

       2.找到目标图的位置：接着，我将目标的三个图案分割出来，分别找出它们的像素位置。由于图案排列位置固定，我直接记录坐标进行像素分割。

       分割后，我将目标图和背景图都转化为灰度，以防止颜色干扰。

       然后进行最佳匹配。然而，匹配结果并不理想，无法准确找到所有三个目标图案，因此需要进一步优化。

       3.优化匹配方案：继续观察后，我发现背景中的目标图案总是白色的，因此我决定保留背景上的白色部分，其余部分转为黑色。

       为了尽可能保留完整的图案，我经过多次尝试，发现-区间的RGB颜色可以保留大部分目标图案的白色。

       同时，我将黑色的目标图案反转为白色。

       由于需要获取的是点击坐标，我将左上角坐标(x1,y1)进行+的偏移，以移动到图案本身上面。

       经过验证，现在的识别方法可以正常通过点击验证码。

       滑动验证码的解决方案与点击验证码类似，甚至现在常见的一种滑动验证码已经有了通用的代码。

       看雪ID：暮至夜寒

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巧用Python脚本解决自动化图形验证码难题

       解决UI自动化过程中的图文验证码问题，主要分为识别页面上指定的文本两个步骤。本文将以识别页面上指定文本为例进行讲解。

       使用Python脚本实现效果如下。

       首先，确保环境准备到位。手动安装pytesseract库，命令为：pip install pytesseract。接着下载并双击安装Tesseract-OCR.exe。确保配置了环境变量以校验安装成功。此外，安装Pillow包，这是Python自带的图文简单处理模块，通常在安装Python时会自动安装。若未自动安装，可使用命令：pip install Pillow。

       接下来，进入代码实现阶段。初始化浏览器和元素定位方式。获取页面上的，并进行识别，从而提取上的文本。

       然而，在Python脚本运行过程中，可能会遇到错误。此时，解决方案是修改tesseract文件的默认路径。

       通过以上步骤，使用Python脚本成功解决了UI自动化过程中的图文验证码问题，实现了对指定文本的识别，简化了自动化测试的过程。