1.安装py库:pytesseract,PIL pip install pytesseract pip install PILLOW 如果安装时,出现权限不足: pip install --user pytesseract pip install --user PILLOW 2.tesseract程序下载安装 2.1 tessercat下载地址:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/        //请依据自己的操作系统下载exe文件安装 2.2

主要功能:变灰,去噪,等提高清晰度等 代码类博客,无需多说,如下: public class UnCodebase { public Bitmap bmpobj; public UnCodebase(Bitmap pic) { bmpobj = new Bitmap(pic); //转换为Format32bppRgb } /// <summary> /// 根据RGB,计算灰度值 /// </summary> /// <param name="posClr"

C# Json反序列化   Json反序列化有两种方式[本人],一种是生成实体的,方便处理大量数据,复杂度稍高,一种是用匿名类写,方便读取数据,较为简单. 使用了Newtonsoft.Json,可以自行在nuget中导入 Json源数据: var data = "{'jingdong_ldop_receive_trace_get_responce':{'code':'0','querytrace_result':{'data':[{'opeTitle':'快递签收','opeRemark':'货

用 Selenium 包实现网页自动化操作的案例中,发现很多网页都因 需输入图形验证码而导致实验无法进行 . 解决的办法就是对验证码进行识别 . 识 别的方法之 一 是通过图形处理包将验证码的大部分背景去除,再用 OCR COptical Character Recognition ,光学字符识别)来识别出图片文字 . 不同的图形验证码需要 不同图形处理技术去除背景 简单的 OCR-丁esseract 包 Tesseract 是一个流行的 OCR 链接库,最初是由惠普公司(田)在 1985 年开

问题截图: 问题表现情况: 1.pycharm头部出现上图警告 2.该.log文件读取不完全 3.该.log文件无法被调用 解决步骤: 参考博客:https://blog.csdn.net/Shen1105/article/details/89458034 1.找到pycharm中的bin文件下的idea.properties文件,将其打开 2.打开文件后,将idea.max.intellisense.filesize和idea.cycle.buffer.size设置为99999 3.重启pyc

一. Steps: 学习图片库--->处理图片(初步处理)--->校正.学习图片 二. Tesseract: 1. 采集图片库(一般每个出现的字符出现20次左右识别效果比较好),根据图片特点进行初步处理(二值化/灰度化/滤波/降噪等处理),并保存为.tif格式(x.tif): 2. 使用JTessBoxEditor ,将得到的.tif图片合并为一张图片(Tool->MergeTiff): 3. 下载安装tesseract-ocr-setup-3.01-1.exe: 4. 安装后,运行命令

版权声明:本文为博主原创文章,仅作为学习交流使用 转载请注明出处 https://www.cnblogs.com/linck/p/10593053.html 今天打开项目时,发现登陆界面的验证码出不来,排除了代码问题. 网页报错:500 查看tomcat日志,报错:javax.imageio.IIOException: Can't create cache file! 网上查找原因,发现很多都说是下面这个原因: 去到tomcat目录下发现本身就有一个temp文件夹,打开后发现是空的.按照以前经验

1.准备验证码图片 import os from urllib.request import urlretrieve urlPath='http://www.189.cn/portal/captcha/simple.do?date=1503125232339' localPath='G:\python_work\chapter11\captcha' # 根据文件名创建文件 def createFileByFileName(localPath,fileName): if not os.path.e

unit OCR; interface uses Windows, SysUtils, Graphics, Classes, PNGImage, GIFImage, JPEG, Math, AsphyreZlib; type TOCRLibSetting = record //验证码库设置 SaveBMP: Boolean; //存储转换后的Bmp文件 BmpPath: String; //Bmp存储路径 BmpPrefix: String; //Bmp文件前缀 BmpSuffix: Strin

假如你的文件路径名是这样的,例如:test.csv 只要它是小文件(大文件采用分块读取,后续会补上文件分块读取的相关博客),你的内存扛得住,那就直接 import pandas as pd test = pd.read_csv('test.csv', encoding='utf-8') 假如你的文件路径名包含了中文,例如:测试.csv 那么你就需要这样子 import pandas as pd file = open('测试.csv', encoding='utf-8') data = pd.r

到http://download.csdn.net/detail/wanghui2008123/7621567下载中文简体包 然后找到tessdata目录,把eng.traineddata替换为chi_sim.traineddata,并且把chi_sim.traineddata重命名为eng.traineddata ok,现在中文识别基本达到90%以上了 本文参考:http://www.aichengxu.com/view/9506028

安装使用 https://blog.csdn.net/kk185800961/article/details/78747595 避免的坑 http://www.mamicode.com/info-detail-1893993.html

#验证码 #读取验证码网址.打开本地路径.写入.输入验证码 downpicture = urllib.request.urlopen(SecretCodeUrl).read() local = open(address, 'wb') local.write(downpicture) local.close() print(u"请从桌面寻找你的验证码") print (u"请输入验证码:") SecretCode = input() driver.find_eleme

selemiun 自动化测试登录验证码处理 一.软件及插件的安装 1.火狐浏览器版本(55.0(x64 zh-CN):https://www.cnblogs.com/sandysun/p/7838113.html插件安装:(1)firebug(2)selenim ide(3)xpath finder   2.Python及编辑器安装(1)Python 3.7.0(下载火狐驱动geckodriver.exe2.32,保存在Python\py3安装路径中) pycharm 2018(2)下载sele

对于像我这样初学python网络爬虫的freshman来说,软件的准备和环境的配置能让我们崩溃.其中用刚安装好的tesseract和tesserocr库测试识别验证码就是其中一例. 这里我要测试的验证码是image.png,保存在C:\Users\LENOVO\Desktop. 1.对于tesseract,我按照书上来输入一下命令,然后产生错误. 觉得不可思议,我完全按照书上来的! 过了一天回头看才发现是那个‘-1’出了问题,原本应该是‘-l’,即language的简称. 改了之后以为能成功了,

我们在性能测试中总会时不时地遭遇到来自于应用系统的各种阻碍,图片验证码就是一类最常见的束缚,登录或交易时需要按照图片中的内容输入正确的验证信息后,数据才可以提交成功,这使得许多性能测试工具只能望而却步.网上也出现了一些LoadRunner的解决方案,但结合LoadRunner对于C脚本内存控制和识别成功率低下等诸多问题,这些方案没有什么实际用途.然而,为JMeter开发插件却给我们提供了一条可行的道路来冲破图片验证码的束缚! 选择一个理想的第三方图形图像识别工具在此我们首先需要一个比较理想的图形

本文乃Happy老师的得意门生来自java全栈自动化测试4期的小核桃所作.正所谓严师出高徒,笔下有黄金~~让我们一起来征服面试官吧~~ 在做自动化测试的时候,经常会遇到需要输入验证码的地方,有些可以让开发屏蔽,但是有些不行,这时候,我们可以调用tesseract来实现图像的识别. 在JAVA中调用tesseract,主要有两种方式:cmd方式,tess4j方式.我要介绍的是用tess4j的方式来识别图像,得到验证码. 首先要在工程中加入tess4j的jar包,如果是maven 项目,可以从中央仓

机器视觉 从 Google 的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机,机器视觉一直都是一个应用广 泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域. 我们将重点介绍机器视觉的一个分支:文字识别,介绍如何用一些 Python库来识别和使用在线图片中的文字. 我们可以很轻松的阅读图片里的文字,但是机器阅读这些图片就会非常困难,利用这种人类用户可以正常读取但是大多数机器人都没法读取的图片,验证码 (CAPTCHA)就出现了.验证码读取的难易程度也大不相同,有些验证码比其他的更加难读. 将图像翻译成文字一般被称为光

1.说明 在做自动化测试的时候,经常会遇到登录,其中比较麻烦的就是验证码的处理,现在比较常用的图形验证码,每次刷新,得到的验证码不一致,所以,一般来说,获取验证码图片有两种方式: (1)拿到验证码的图片链接:src=”http://cli.cncaq.com//login/to_getvericode/52”,但是这种方式有时候行不通.因为有时候会发现当前的验证码和通过提取出来的url链接打开的验证码,内容是不一样的,其内容不断发生变化.(2)利用selenium先进行可视区域的截屏,然后定位验

ORC库概述 在读取和处理图像.图像相关的机器学习以及创建图像等任务中,Python 一直都是非常出色的语言.虽然有很多库可以进行图像处理,但在这里我们只重点介绍:Tesseract 1.Tesseract Tesseract 是一个 OCR 库,目前由 Google 赞助(Google 也是一家以 OCR 和机器学习技术闻名于世的公司).Tesseract 是目前公认最优秀.最精确的开源 OCR 系统. 除了极高的精确度,Tesseract 也具有很高的灵活性.它可以通过训练识别出任何字体,也