1.Selenium+2Captcha 自动化+验证码识别实战
2.验证码识别使用pytesseract识别数字验证码
3.验证码识别全流程实战
4.验证码服务 2Captcha 测评 2022 | 原理 用途 入门
5.极验4滑块验证码识别实战
6.Python通过百度api识别验证码，验证源码验证源码并结合selenium实现自动登陆功能
Selenium+2Captcha 自动化+验证码识别实战
本文深入探讨了使用Selenium库进行网页自动化操作，并结合2Captcha服务实现ReCAPTCHA验证码的别a别破解。内容涵盖Selenium的验证源码验证源码基础知识、验证码的码识码识分类、2Captcha服务的别a别mg源码搭建使用，以及通过实例进行的验证源码验证源码详细讲解，最后对实践进行总结和优化思考，码识码识为读者提供了一条完整的别a别验证码破解实践路线图。
在现代Web开发中，验证源码验证源码自动化测试和Web爬虫是码识码识很常见的任务。在这两个领域，别a别Selenium是验证源码验证源码一个被广泛使用的工具，能模拟浏览器操作并对Web页面进行操作和分析。码识码识本文首先介绍Selenium的别a别基础知识，然后进一步探讨如何用它来处理常见的Web问题：验证码。
Selenium是一个自动化测试工具，主要用于Web应用程序的功能和性能测试。它可以直接运行在浏览器上，支持多种操作系统、浏览器和编程语言。本文通过一个简单的Python脚本展示了一个例子，它启动了一个Firefox浏览器，然后访问Python官方网站并检查页面标题中是否包含"Python"这个词，最后关闭浏览器。
验证码是Web开发中用于区分用户是机器还是人的机制，主要目的是防止恶意软件和自动化脚本进行骚扰、滥用服务或进行其他不良行为。常见的验证码类型包括文本验证码、图形验证码、滑动验证码、点触验证码等。opentcs 源码随着机器学习技术的发展，诸如Google的ReCAPTCHA系统，提供了基于用户行为分析的验证码服务，这大大增加了破解的难度。
本文重点讨论了如何使用Selenium处理验证码，特别是图形验证码和ReCAPTCHA验证码。Selenium提供了多种定位页面元素的方法，如通过id、name、class name、tag name、link text、partial link text、xpath、css selector等。Selenium还支持操作页面元素，如输入文字、点击按钮、获取元素文本等。为了处理复杂的验证码，本文介绍了如何使用WebDriver、等待页面加载以及执行JavaScript代码等高级操作。
在处理ReCAPTCHA验证码时，本文介绍了结合Selenium和2Captcha服务的解决方案。2Captcha是一种基于人工劳动力的验证码识别服务，提供API接口供开发者使用。它能处理图像验证码、reCAPTCHA、FunCaptcha等复杂验证码，具有高准确率和灵活的API，使得开发者可以轻松集成并在不同环境中使用。picoc源码
本文详细解释了如何使用Selenium模拟用户行为，如点击"我不是机器人"的复选框，以及如何使用2Captcha自动解决验证码。通过结合Selenium和2Captcha，本文展示了如何自动填充解析出的验证码，处理验证码，以及解决其他类型的验证码。最后，文章总结了实践经验和对未来的优化思考，为读者提供了一条完整的验证码破解实践路线图。
通过本文的学习，读者将掌握如何使用Selenium和2Captcha服务实现ReCAPTCHA验证码的自动化破解，为自动化测试和Web爬虫任务提供强大的工具和技术支持。
验证码识别使用pytesseract识别数字验证码
验证码识别是防止恶意登录的有效手段，但同时也给自动化控制带来难题。除了调用在线OCR API，本文将介绍如何在本地进行数字验证码的识别，提供一个经济实惠的方法。
pytesseract是Google开发的OCR库，可识别中的文字。使用前需确保已安装并配置好Tesseract OCR引擎，可通过官方文档或其它博主文章进行学习。
首先，利用PIL库打开验证码，转换为灰度图像并进行二值化处理。接着，应用pytesseract进行识别并打印结果。至此，基本识别功能已实现，但要准确识别数字验证码，推荐继续阅读。hicoTV源码
为提高识别正确率，可使用Tesseract的LSTM模式，通过配置参数tessedit_char_whitelist来限制识别字符范围。推荐的设置为仅识别数字和大小写字母。
总结，本文主要介绍使用pytesseract在本地高效识别数字验证码的方法。此外，pytesseract还有多种用途，感兴趣的朋友不妨探索更多。
调用Tesseract时，需提供标志，如-l、--oem、--psm等。其中，--oem 1表示使用深度学习LSTM引擎，对于OCR文本，模式6和7表现良好，处理大量文本时，尝试模式3，使用默认模式。若遇到不正确的OCR结果，强烈建议调整--psm参数，以显著影响输出结果。
验证码识别全流程实战
验证码，即全自动区分计算机和人类的图灵测试（Captcha），自上世纪年代问世以来，其历史与发展与验证码破解的历史紧密相连。
最初的验证码是简单的文本字符，随后发展为图像验证码，再到逻辑验证码、discuz! 源码音频验证码和3D验证码，种类日益丰富。同时，滑动验证码、点击验证码和旋转验证码等更为人性化的设计也应运而生。大公司如Google也推出了自己的验证码系统，如reCAPTCHA v2和v3，以及第三方验证服务如GeeTest CAPTCHA和hCaptcha等。
验证码破解早期主要依赖于OCR技术，随着验证码复杂性的增加，需要使用图像处理、机器视觉、深度学习等技术。近年来，人工智能技术的发展，使得机器学习和深度学习等技术在验证码破解中发挥了重要作用。
人工验证码识别服务作为基于人工智能或人工劳动力的解决方案，在处理复杂验证码时具有相对高效且准确的优点。例如，2Captcha、云码、冰拓、超级鹰等平台，提供了多种验证码识别服务。
以2Captcha破解reCAPTCHA v2为例，通过注册2Captcha、获取API_KEY和sitekey，使用2captcha-python进行破解验证码，最终获得验证码后的页面数据。
总之，验证码识别全流程实战涉及验证码的历史与发展、验证码破解的历史与发展，以及新时代高精准识别验证码的人工服务等方面。通过了解这些知识，可以更好地应对和解决验证码识别的难题。
验证码服务 2Captcha 测评 | 原理 用途 入门
验证码服务 2Captcha 测评 | 原理 用途 入门
背景
网页验证码，作为安全防线，几乎存在于所有带有登录功能的网站和应用。它们在用户多次登录失败时出现，目的主要是防止恶意登陆他人账号或机器人自动化操作，如购票网站，每次购票都要求验证，难度极高，有效阻挡了脚本攻击，但也令普通用户头疼。
需求
对于普通用户而言，验证码可能造成不便，尤其是频繁的输入，增加操作复杂性。在自动化测试和脚本登录场景下，验证码识别成为难题。市面上虽有免费识别库，但效果有限。于是，一个名为2Captcha的验证码识别服务提供商引起了注意。
2Captcha 介绍
2Captcha 是一个自动验证码识别服务商，支持多种验证码类型，包括扭曲文字识别、符合条件选择、reCAPTCHA验证等。其使命是连接需要实时识别大量验证码的客户与通过识别验证码赚取收入的人。
为什么要用 2Captcha
2Captcha 通过提供服务连接了两种用户群体，即需要验证码识别的开发者与提供人工识别服务的人群，形成一个闭环解决方案。
2Captcha 开发体验
作为开发者，通过阅读2Captcha API文档，轻松在自动化脚本中实现验证码识别功能。其API文档详尽，包含每种验证码类型的操作步骤，从接口入参到返参、错误码等信息，确保操作顺利。官网提供了多种语言的完整代码案例，如Go、Python、PHP、Java等。
2Captcha 优势
相比于基于机器学习或OCR的自定义识别库，2Captcha的优势在于能够处理更复杂的验证码类型，如动态和reCAPTCHA验证。基于人工辅助的识别策略，能够更完美地绕过自动化验证，提高识别成功率。
总结
总结而言，2Captcha提供了一种高效、可靠的验证码识别解决方案。对于开发者而言，其简单易用的API接口和高成功率的识别服务，大大提高了工作效率。尝试2Captcha，提升您的工作效率与体验，从这里开始。
极验4滑块验证码识别实战
闲来无事，我研究了极验4滑块验证码的安全性，探讨是否存在机器识别和自动化拖拽的可能性。首先，让我们看看它的效果。
如何识别验证码？
1、下载
下载的方法可以参考《采集极验4滑块验证码数据》这篇文章。
2、标记
3、标记滑动距离
实现代码
我已经将极验4滑块验证码识别封装成了API接口，并免费提供给大家使用：得塔云。
总结
1、与极验3相比，极验4的大图反爬能力较弱，因为极验3的链接很快就会失效。
2、与极验3相比，极验4的解析难度较小，因为极验3的是打乱的，还需要拼图。
3、极验4的滑动过程没有验证滑动轨迹。
Python通过百度api识别验证码，并结合selenium实现自动登陆功能
使用的库：baidu-aip, pillow, selenium. 如需安装，可于cmd中输入：
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实现自动登陆功能包括账号密码输入与验证码识别。
账号密码通过selenium的find_element_by_id() send_keys()自动输入。具体方法请参考其他博文。
验证码的获取与识别分为四个步骤：
（一）使用selenium最大化窗口并截图。
（二）确定验证码位置，获取长宽。使用crop()函数处理截图，提取验证码。
（三）调用百度识别API识别验证码。详细使用方法见另一篇关于使用百度API识别验证码的文章。
（四）处理API输出结果，提取有效验证码字符，注意可能包含空格。
（五）将识别出的验证码输入到相应位置。
利用百度高精度文字识别API后，识别成功率约%，适用于学习。本自动登陆功能仅用于教学目的，不推荐用于非授权访问。
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》。