一.在自动化测试中,遇到验证码的处理方法有以下两种: 1.找开发去掉验证码或者使用万能验证码 2.使用OCR自动识别 这里,方法一只要和研发沟通就行. 使用pytesseract自动化识别,一般识别率不是太高,处理一般简单验证码还是没问题,例如下面这种验证码: 使用非常简单,只需下面几步: import pytesseract from PIL import Image image=Image.open('new.jpg') vcode=pytesseract.image_to_string(i

Python - WebDriver 识别登录验证码 没什么可说的直接上代码! #-*-coding:utf-8-*- # Time:2017/9/29 7:16 # Author:YangYangJun import time from pytesseract import * from selenium import webdriver from PIL import Image, ImageEnhance import baseinfo url = baseinfo.url driver

朋友说公司要在测试环境做接口测试,登录时需要传入正确的图片的验证码,本着懒省事的原则,推荐他把测试环境的图片验证码写死,我们公司也是这么做的^_^.劝说无果/(ㄒoㄒ)/~~,只能通过 OCR 技术来识别图片验证码了,看了一下他们的验证码,长这样,还好挺容易识别(背景色是透明的,有个坑需要处理). Python 实现了图片验证码登录 demo,用到的第三方模块有 requests, PIL, pytesseract. # coding: utf-8 import requests from PI

近期在跟进新项目的时候,整体的业务线非常之长,会一直重复登录退出不同账号的这个流程,所以想从登录开始实现部分的自动化.因为是B/S的架构,所以采用的是selenium的框架来实现.大致实现步骤如下: 1.环境准备 2.验证码爬取 3.识别方案选择 4.图像处理和识别 5.自动化实现 一.环境准备 系统:macOS 软件:Pycharm 语言:Python 2.7   浏览器:Chrome 70.0.35 依赖库:selenium 3.141.xlrd 1.1.aip 1.0.0.5.pytess

对于 web 应用来说,大部分的系统在用户登录时都要求用户输入验证码,验证码的类型的很多,有字母数字的,有汉字的,甚至还要用户输入一条算术题的答案的,对于系统来说使用验证码可以有效果的防止采用机器猜测方法对口令的刺探,在一定程度上增加了安全性.但对于测试人员来说,不管是进行性能测试还是自动化测试都是一个棘手的问题.图 3.20下面笔者根据自己的经验来谈一下处理验证码的几种方法.去掉验证码这是最简单的方法,对于开发人员来说,只是把验证码的相关代码注释掉即可,如果是在测试环境,这样做可省去了测试人员

转载自:博客 对于某些网站登录的时候,往往需要输入验证码才能实现登录.如果要爬虫这类网站,往往总会比这个验证码导致无法爬取数据.以下介绍一种比较折中的方法,也是比较可行的方法: 实现思想: 1.通过截图获取验证码图片,为什么要截图,有的人会说,可以通过验证码图片的链接爬取下来,再用OCR识别就可以了,理论上这个方法是可行的,但是当你用这方法的时候,会发觉下载的图片和你实际页面的图片里面的内容是不一样的. 2.截图图片后,通过OCR识别,返回验证码内容,完成登录. 代码: #保存图片,通过显示器x

看一下做出来的验证码长啥样 验证码分析 1. 有很多点 2. 有很多线条 3. 有字母,有数字 需要用到的模块: 1. random 2. Pillow  (python3中使用pillow) 安装pillow :  pip install pillow pillow的用法: 创建一张图片: from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter img = Image.new("RGB", (150,50), (255,255

1.安装pillow模块 pip install pillow (1)创建图片 from PIL import Image #定义使用Image类实例化一个长为400px,宽为400px,基于RGB的(255,255,255)颜色的图片 img1=Image.new(mode="RGB",size=(400,400),color=(255,255,255)) #把生成的图片保存为"pic.png"格式 with open("pic.png",&q

import timeimport pytesseractfrom PIL import Image, ImageEnhancefrom selenium import webdriver url = "https://www.xxxxx.com"# 1.打开浏览器,最大化浏览器driver = webdriver.Chrome()driver.get(url)#driver.implicitly_wait(10)#隐式等待10sdriver.maximize_window()#最大化

前期准备 1. 安装包,直接在终端上输入pip指令即可: # 发送浏览器请求 pip3 install requests # 文字识别 pip3 install pytesseract # 图片处理 pip3 install Pillow PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加下方的群去找免费管理员领取 可以免费领取源码.项目实战视频.PDF文件等 2. 新建项目 需要的模块安装好后,新建一个项目wordsDistinguish. 在项目包下新建三个.py文件 test_pytesse

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站 完全对外公开 的公共图片资源. 本文只做了该网

Python生成随机验证码,需要使用PIL模块. 安装: 1 pip3 install pillow 基本使用 1. 创建图片 1 2 3 4 5 6 7 8 9 from PIL import Image img = Image.new(mode='RGB', size=(120, 30), color=(255, 255, 255))    # 在图片查看器中打开 # img.show()    # 保存在本地 with open('code.png','wb') as f:     img

图片验证码 生成图片验证码需要以下: session check_code.py(依赖:Pillow,字体文件) 模块安装 pip install Pillow src属性后面加? 在utils下拷贝check_code.py(用于生成图片验证码)文件 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import random from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter _letter

-人人可以学Python--这里示范的验证码都是简单的,你也可以把字符扭曲 人人可以学Python.png Python第三方库无比强大,PIL 是python的一个d第三方图片处理模块,我们也可以使用它来生成图片验证码PIL安装命令安装: pip install pillow 下载源码安装:复制地址 :https://github.com/python-pillow/Pillow PIL使用 例子:生成图片,并填充文字 #!/usr/bin/python #-*-coding:utf-8-*-

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站 完全对外公开 的公共图片资源. 本文只做了该网

说一下困扰了我一周的问题:识别图片验证码 本来我按照安装步骤(http://www.cnblogs.com/yeayee/p/4955506.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral)安装图库,安装完成后,就一个简单的代码,总是报错,我都要疯了,天天调试,搜结果 补安装顺序:1)安装PIL,pip install PIL  2)安装tesseract-ocr,从网上下载的  3)安装pytesseract,pip install pytesserac

简介 图片验证码识别的可以分为几个步骤,一般用 Pillow 库或 OpenCV 来实现,这几个过程是: 1.灰度处理&二值化 2.降噪 3.字符分割 4.标准化 5.识别 所谓降噪就是把不需要的信息通通去除,比如背景,干扰线,干扰像素等等,只留下需要识别的字符,让图片变成2进制点阵,方便代入模型训练. 8邻域降噪 8邻域降噪 的前提是将图片灰度化,即将彩色图像转化为灰度图像.以RGN色彩空间为例,彩色图像中每个像素的颜色由R .G.B三个分量决定,每个分量由0到255种取值,这个一个像素点可以

在前面一篇博客<使用 Python + Selenium 打造浏览器爬虫>中,我介绍了 Selenium 的基本用法和爬虫开发过程中经常使用的一些小技巧,利用这些写出一个浏览器爬虫已经完全没有问题了.看了前一篇博客,可能有人会有疑惑,浏览器爬虫的优势感觉并不比传统爬虫多多少啊,特别是通过遍历页面元素来获取爬虫数据的方式和传统爬虫解析 HTML 文档结构的方式如出一辙.为了体现浏览器爬虫的优越性,我特意准备了这篇博客,来看看如果要破解滑块验证码,浏览器爬虫比传统爬虫要容易多少. 一.滑块验证码简

Python Selenium Cookie 绕过验证码实现登录 之前介绍过博客园的通过cookie 绕过验证码实现登录的方法.这里并不多余,会增加分析和另外一种方法实现登录. 1.思路介绍 1.1.直接看代码,内有详细注释说明 # FileName : Wm_Cookie_Login.py # Author : Adil # DateTime : 2018/3/20 19:47 # SoftWare : PyCharm from selenium import webdriver import

当然有必要,这里我们来聊一个恶意短信验证的案例,通过这个案例我们就能更好理解短信验证码和图片验证码这两者的关系了. 讨论防止恶意短信验证之前,我们先来看看什么是恶意短信验证及出现的原因. 恶意短信验证,属于短信轰炸的一种,用户端表现为高频收到验证短信内容,用户体验差.对公司来讲,大量的恶意短信验证,既增加公司运营成本,支付额外的短信运营费用,又会影响产品口碑,损失用户. 防止这种恶意行为,方式之一是可以增加验证码校验.发送短信验证码时,可要求输入图片验证码,验证码校验可实现人机识别,同时在验证码

Django商城项目笔记No.4用户部分-注册接口-图片验证码 1.首先分析注册业务接口 1.1.分析可得,至少这么几个接口 图片验证码 短信验证码 用户名是否存在 手机号是否存在 整体注册接口 图片验证码.短信验证码考虑到后续可能会在其他业务中也用到,因此我们将图片验证码独立,创建一个新应用verifications,在此应用中实现图片验证码.短信验证码. python ../../manage.py startapp verifications 创建应用后记得在配置文件里注册应用 2.图片验