img_path = os.path.join(base_path, 'app/fmdata/imgs/' + img_file) new_code =''.join([j+' ' for j in code])[0:-1] #让字符空格分开,使得生成的验证图片更便于查看,不会重叠 if not os.path.exists(img_path): image = ImageCaptcha().generate_image(new_code ) # image .show() ...
x_start = 2 #验证码的初始横轴偏移量 y_start = 0 #验证码的初始纵轴偏移量 width,height = size #验证码的宽和高 image = Image.new('RGBA',(width,height),bgcolor) #创建图片 font = ImageFont.truetype(font_path,25) #设置验证码的字体 drawpen = ImageDraw.Draw(image) #生成画笔 for i in ...
3. 导入pytesseract库:在Python代码中导入pytesseract库,使用之前需要先导入。 4. 读取验证码图像:使用PIL或其他图像处理库读取验证码图像,例如`image = Image.open(‘captcha.png’)`。 5. 预处理验证码:根据具体情况,可以进行验证码图像的预处理,如二值化、去噪等操作。使用PIL或OpenCV等库可以完成这些预处理工作。
tesserocr与pytesseract是Python的一个OCR识别库，但其实是对tesseract做的一层Python API封装，pytesseract是...
Python用于验证码识别的好库有如Tesseract OCR、PyTesseract、OpenCV、Keras与TensorFlow、Pillow、captcha等。其中,Tesseract OCR是一个开源的光学字符识别(OCR)引擎,它可以识别多种格式的图片中的文本,并支持多种语言。以Tesseract OCR为基础的PyTesseract是Python环境中使用这一引擎的接口,能够将图片中的文本转换成字符串...
RPA自动化办公软件,RPA定制,Python代编程,Python爬虫,APP爬虫,网络爬虫,数据分析,算法模型,机器学习,深度学习,神经网络,网站开发,图像检测,计算视觉,推荐系统,代码复现,知识图谱,可接Python定制化服务,所有业务均可定制化服务,如有定制需求,可扫描二维
1.访问上述网址通过F12进行获取验证码的地址,然后通过接口请求下载并保存到本地。 2.调用ddddocr的库,将上述步骤中保存下来的图片进行识别 3.定位验证码输出框,输入上述步骤中识别到的验证码 代码操作 #coding:utf-8importddddocrimportrequestsfromseleniumimportwebdriver ...
图形验证码库 captcha # 引入图形库 from captcha.image import ImageCaptcha # 获取图像对象 image = ImageCaptcha(width=120, height=40, font_sizes=(30, 32, 36)) chars = &qu
首先看一下最终的效果：验证码识别过程 1、利用爬虫采集图像 这里最好大小图都采集，刚开始我就只采集...