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【小火狐源码】【手机便签 源码】【djcc指标源码】验证码识别 源码_验证码识别源码

时间:2024-12-23 08:45:55 来源:刷快手网站源码

1.jmeter中借助OCR实现验证码的验证源码识别
2.Python OpenCV 过点击式和滑动式图形验证码的校验
3.Python破译12306图像验证码!据说12306验证码是码识码验最难破解的?
4.按键精灵安卓版用百度云识别通过“算数验证码”

验证码识别 源码_验证码识别源码

jmeter中借助OCR实现验证码的识别

       在JMeter进行接口测试时,验证码处理是别源一个常见的挑战。虽然手动测试时,证码直接绕过或请求开发设置简单验证码是识别常见做法,但这并不适用于自动化测试。验证源码小火狐源码本文将介绍一种利用OCR技术在JMeter中识别验证码的码识码验方法,但请注意,别源对于背景复杂干扰的证码,识别率可能不高,识别适合纯色底纹的验证源码情况。

       首先,码识码验通过JMeter模拟登录接口,别源获取验证码。证码启动JMeter,识别创建线程组并配置HTTP和Debug采样器。启用监听器,将验证码保存为1.png文件。

       接着,使用Java编写脚本,将转换为Base格式,手机便签 源码这包括导入sun.misc.BASEDecoder.jar包,创建包和文件,编写ToImage类,并导出为jar包。在Beanshell处理器中,导入此jar包并调用其方法处理验证码。

       对于验证码识别,推荐使用开源的jmeter-captcha插件,从Gitee下载jar包或源码进行二次开发。在JMeter的测试计划中,添加后置处理器,如Beanshell,配置OCR插件参数。简单验证码如纯数字、字母或汉字的识别率较高。

       尽管基础识别率可能有待提高,但通过优化OCR处理代码,可以提升识别效果。后续将分享干扰优化的技巧和深度学习方法,以进一步提升识别准确率。djcc指标源码

       本文提供了一个基础的验证码识别框架,欢迎您持续关注并分享给有需要的朋友。

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,创业入住源码找到其像素点。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,图书阅读源码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。

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Python破译图像验证码!据说验证码是最难破解的?

       本文探讨了如何利用Python编写一个自动化处理验证码的工具包,以解决网站登录时遇到的图像验证码问题,特别是针对网站的挑战性验证码。本文将详细阐述开发工具、相关模块及安装步骤、项目介绍、代码实现和最终的运行效果。

       开发工具包括Python 3.6.4,以及一系列的Python模块:requests、opencv-python、numpy、keras、tensorflow,以及Python自带的模块。首先,确保安装了Python,并将Python添加到环境变量中,然后使用pip命令安装所需的模块。

       本文介绍了一个名为DecryptLogin的Python第三方库,该库允许用户轻松地实现各大网站的模拟登录操作,例如模拟登录知乎。DecryptLogin默认要求用户手动输入登录时遇到的验证码,但通过自定义一个验证码处理函数,可以实现验证码的自动识别与处理。

       为了解决DecryptLogin的验证码自动处理问题,开源了hackcaptcha包。此包主要服务于验证码自动识别,目前支持两种类型的验证码自动处理:数字(含英文字母)验证码和的点击验证码。用户需要通过pip安装这个库,并确保在电脑上已安装keras和对应版本的tensorflow。

       对于数字验证码,hackcaptcha直接调用了百度的文字识别API。用户每天可免费调用一定次数,对于个人学习和娱乐用途完全足够。具体实现步骤包括注册百度账号、获取API Key和Secret Key,然后编写几行代码即可实现验证码识别。

       对于的点击验证码,通常需要将验证码图像进行分割,并分别训练分类器和文字分类器。本文作者直接利用了现有解决方案,简化了实现过程,只需调用相应的API即可。

       结合DecryptLogin库,实现了一个自动化处理验证码的工具,使得用户无需手动输入验证码即可实现模拟登录操作。此外,作者还提供了一些编程干货,包括Python电子书、标准库资料、项目源码和学习资源,以回馈读者。

按键精灵安卓版用百度云识别通过“算数验证码”

       百度云识别在简单文字识别上表现出色,因此我们尝试使用其识别算数验证码。先预览验证,如下所示:

       显示包含加减乘除四种运算,我们需要计算每个等式的结果。

       接下来是运行效果演示。

       实现过程包含以下步骤:

       一、从模拟器中截图验证码。

       二、识别内容。例如,解析"-=",识别为字符串。

       三、判定算式类型。通过查找加号、减号、乘号、除号,判断运算符。

       四、提取数字。以"-="为例,通过减号分割为""和"=",然后去掉"="后的字符得到""。

       五、执行计算。依据判定的运算符计算结果。

       代码如下,使用了xiaomu.mql库进行操作:

       Import "xiaomu.mql"

       定义截图路径。

       输入百度云API和Secret。

       执行截图操作。

       使用百度云OCR识别功能。

       打印识别结果。

       定义计算函数,根据运算符计算结果。

       如果需要命令库,可以关注公众号并回复“命令库”获取。

       如需了解百度云文字识别源码及使用方法,可查看先前的文章《百度云文字识别源码分享》。

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