前言

驗(yàn)證碼的種類有很多，它是常用的一種反爬手段，包括：圖片驗(yàn)證碼，滑塊驗(yàn)證碼，等一些常見的驗(yàn)證碼場景。識別驗(yàn)證碼的python 庫有很多，用起來也并不簡單，這里推薦一個簡單實(shí)用的識別驗(yàn)證碼的庫 ddddocr (帶帶弟弟ocr)庫.

環(huán)境準(zhǔn)備

python 版本要求小于等于python3.9 版本 pip 安裝

pip install ddddocr

下載的安裝包比較大，一般用國內(nèi)的下載源可以加快下載速度

pip install ddddocr -i https://pypi.douban.com/simple

github地址https://github.com/sml2h3/ddddocr

??如果你想學(xué)習(xí)接口自動化測試，我這邊給你推薦一套視頻，這個視頻可以說是B站播放全網(wǎng)第一的接口自動化測試教程，同時在線人數(shù)到達(dá)1000人，并且還有筆記可以領(lǐng)取及各路大神技術(shù)交流：798478386????

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快速開始

先隨便找個純英文的驗(yàn)證碼,保持為a1.png

?代碼示例

import ddddocr                       # 導(dǎo)入 ddddocr
ocr = ddddocr.DdddOcr()              # 實(shí)例化
with open('a1.png', 'rb') as f:     # 打開圖片
    img_bytes = f.read()             # 讀取圖片
res = ocr.classification(img_bytes)  # 識別
print(res)

運(yùn)行結(jié)果

已經(jīng)能識別到 xnen ,但是會出現(xiàn)"歡迎使用ddddocr，本項(xiàng)目專注帶動行業(yè)內(nèi)卷..."提示語， 可以加一個參數(shù)show_ad=False

import ddddocr                       # 導(dǎo)入 ddddocr
ocr = ddddocr.DdddOcr(show_ad=False)              # 實(shí)例化
with open('a1.png', 'rb') as f:     # 打開圖片
    img_bytes = f.read()             # 讀取圖片
res = ocr.classification(img_bytes)  # 識別
print(res)

圖片驗(yàn)證碼

識別一下三種驗(yàn)證碼

?

?

代碼示例

import ddddocr                       # 導(dǎo)入 ddddocr
ocr = ddddocr.DdddOcr(show_ad=False)              # 實(shí)例化
with open('a2.png', 'rb') as f:     # 打開圖片
    img_bytes = f.read()             # 讀取圖片
res2 = ocr.classification(img_bytes)  # 識別

print(res2) 
with open('a3.png', 'rb') as f:     # 打開圖片
    img_bytes = f.read()             # 讀取圖片
res3 = ocr.classification(img_bytes)  # 識別
print(res3)

with open('a4.png', 'rb') as f:     # 打開圖片
    img_bytes = f.read()             # 讀取圖片
res4 = ocr.classification(img_bytes)  # 識別
print(res4)

?運(yùn)行結(jié)果

giv6j
zppk
4Tskh

滑塊驗(yàn)證碼

滑塊驗(yàn)證碼場景如下場景示例

先摳出2張圖片，分別為background.png 和 target.png?

?

?

解決問題的重點(diǎn)是計算缺口的位置

import ddddocr

det = ddddocr.DdddOcr(det=False, ocr=False, show_ad=False)

with open('target.png', 'rb') as f:
    target_bytes = f.read()

with open('background.png', 'rb') as f:
    background_bytes = f.read()

res = det.slide_match(target_bytes, background_bytes, simple_target=True)
print(res)

運(yùn)行結(jié)果

{'target_y': 0, 'target': [184, 58, 246, 120]}

target 的四個值就是缺口位置的左上角和右下角的左邊位置

識別中文

識別圖片上的文字

import ddddocr
import cv2

det = ddddocr.DdddOcr(det=True)

with open("test.png", 'rb') as f:
    image = f.read()

poses = det.detection(image)

im = cv2.imread("test.png")

for box in poses:
    x1, y1, x2, y2 = box
    im = cv2.rectangle(im, (x1, y1), (x2, y2), color=(0, 0, 255), thickness=2)

cv2.imwrite("result.jpg", im)

?保存后的圖片?

文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-778588.html

到了這里，關(guān)于python 識別圖片驗(yàn)證碼/滑塊驗(yàn)證碼準(zhǔn)確率極高的 ddddorc 庫的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！