用python怎样识别验证码？（含源码）

本报告的主要目的也仅是用于OCR交流学习和引起大家对验证安全的警觉。

关于验证码的非技术部分的介绍，可以参考以前写的一篇科普类的文章：

互联网安全防火墙（1）--网络验证码的科普

里面对验证码的种类，使用场景，作用，主要的识别技术等等进行了讲解，然而并没有涉及到任何技术内容。本章内容则作为它的技术补充来给出相应的识别的解决方案，让读者对验证码的功能及安全性问题有更深刻的认识。

shop++采用hibernate开源技术框架，hibernate是一种对象关系映射解决方案，它为面向对象的领域模型到传统的关系型的映射，它对jdbc进行了非常轻量级的对象封装，使得可以使用对象编程思维来操纵。性能指标30710.3机器人的编程模式与语言30810.4机器人的应用与展望30910.4.1机器人应用31010.4.2机器人发展展望31310.5机器人足球案例分析31510.5.1仿真平台31610.5.2机器人运动程序31810.5.3动作函数32110.5.4足球比赛策略32210.5.5定位球状态的判断方法32510.5.6比赛规则32610.6习题32610.。现在的编程是越来越简单了,不需要知道详细原理和算法,相应的算法都给封装好了,只需要调用就行了,就象当年的傻爪相机出来后一样的.。

主要开发环境：

关于环境的安装，不是本文的重点，故略去。

一般情况下，对于字符型验证码的识别流程如下：

准备原始图片素材

图片预处理

图片字符切割

图片尺寸归一化

图片字符标记

字符图片特征提取

生成特征和标记对应的训练数据集

训练特征标记数据生成识别模型

使用识别模型预测新的未知图片集

达到根据“图片”就能返回识别正确的字符集的目标

7.1 素材选择

其中xxs码是代表特小号，s码是代表小号，m码是代表中号，l码是代表大号，xl码是代表加大号，xxl码是代表特大号，xxxl码是代表特大号。安天实验室同时建议，由于此漏洞为高危漏洞，用户可以根据上述漏洞验证方法进行验证判定，如确定存在漏洞，则针对下图给出的主要漏洞影响平台及版本中的解决方案进行版本更新。1、上装尺码为：01码表示代码为："xxs"02码表示代码为："xs"03码表示代码为："s" 04码表示代码为："m"05码表示代码为："l" 06码表示代码为："xl"07码表示代码为："xxl"2、茄克装尺码为：70表示代码为："48"（m）71表示代码为："50"（l）72表示代码为："52"（xl）73表示代码为："54"（xxl）3、裤装尺码为：26代表腰围为："1.9尺"27代表腰围为："2.0尺"28代表腰围为："2.1尺" 29代表腰围为："2.2尺"30代表腰围为："2.3尺"31代表腰围为："2.4尺"32代表腰围为："2.5尺" 33代表腰围为："2.6尺"34代表腰围为："2.7尺"36代表腰围为："2.8尺"38代表腰围为："2.9尺"40代表腰围为："3.0尺"42代表腰围为："3.1尺"44代表腰围为："3.2尺"50代表腰围为："3.4尺" 52代表腰围为："3.5尺"54代表腰围为："3.6尺"4、西服装尺码为：80表示代码为："145" 81表示代码为："150"82表示代码为："155"83表示代码为："160"84表示代码为："165"85表示代码为："170"86表示代码为："175"87表示代码为："180"88表示代码为："185"5、衬衣装尺码为：60表示代码为："38" 61表示代码为："39"62表示代码为："40"63表示代码为："41"64表示代码为："42" 65表示代码为："43"66表示代码为："44" 67表示代码为："45"68表示代码为："46"怎样识别服装的"号"和"型"全国服装的统一号型所说的"号"，是指人身高的厘米数，它影响到的部位是衣长、袖长、裤长。

最后在一个比较旧的网站（估计是几十年前的网站框架）找到了这个验证码图片。

原始图：

放大清晰图：

此图片能满足要求，仔细观察其具有如下特点。

有利识别的特点：

由纯阿拉伯数字组成

字数为4位

字符排列有规律

字体是用的统一字体

以上就是本文所说的此验证码简单的重要原因，后续代码实现中会用到

不利识别的特点：

图片背景有干扰噪点

这虽然是不利特点，但是这个干扰门槛太低，只需要简单的方法就可以除去

7.2 素材获取

由于在做训练的时候，需要大量的素材，所以不可能用手工的方式一张张在浏览器中保存，故建议写个自动化下载的程序。

主要步骤如下：

通过浏览器的抓包功能获取随机图片验证码生成接口

批量请求接口以获取图片

将图片保存到本地磁盘目录中

这些都是一些IT基本技能，本文就不再详细展开了。

关于网络请求和文件保存的代码，如下：

defdownloads_pic(**kwargs):

pic_name=kwargs.get('pic_name',None)

url='http://xxxx/rand_code_captcha/'

res=requests.get(url,stream=True)

fwrite(buf,lbsize,1,f)){debug("error write last chunk")。fwrite(buf,bsize,1,f)){debug("error write chunk %d\n",i)。alogv("sampletable chunk is %d bytes long.", (size_t)chunk_size)。

f.flush()

f.close()

循环执行N次，即可保存N张验证素材了。

下面是收集的几十张素材库保存到本地文件的效果图：

机器学习服务（machine learning）通过封装集群自动配置脚本和机器学习算法创建机器学习集群，提供二元、多元、回归和卷积神经网络等多种经典算法，使用户无需了解复杂的底层算法与技术，通过向导式界面一键获取机器学习环境，进行数据模型训练和预测、应用测试程序部署、趋势分析预测及图片识别等，而对于数据图片的存储品高云 s3 服务同时提供安全加密保障。未来无人机技术广泛运营之后必然带来复杂的管理问题，在实际运用场景中，面对百万订单量的并发，调配算法能够支持多少机器人和无人机实现相互避让，不同机器人和无人机之间是否能够协作流畅，都需要集群技术的支撑。在机器学习中，将数据集a分为训练集（training set）b和测试集（test set）c，在样本量不充足的情况下，为了充分利用数据集对算法效果进行测试，将数据集a随机分为k个包，每次将其中一个包作为测试集，剩下k-1个包作为训练集进行训练。

针对以上原始素材的处理步骤如下：

读取原始图片素材

将彩片二值化为黑白图片

去除背景噪点

8.1 二值化图片

主要步骤如下：

将RGB彩图转为灰度图

将灰度图按照设定阈值转化为二值图

image=Image.open(img_path)

imgry=image.convert('L')#转化为灰度图table=get_bin_table()

out=imgry.point(table,'1')

上面引用到的二值函数的定义如下：

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

defget_bin_table(threshold=140):

"""

获取灰度转二值的映射table

:param threshold:

:return:

"""

table=[]

foriinrange(256):

ifi < threshold:

table.append(0)

else:

table.append(1)

returntable

由PIL转化后变成二值图片:0表示黑色,1表示白色。二值化后带噪点的6937的像素点输出后如下图：

1111000111111000111111100001111100000011

1110111011110111011111011110111100110111

1001110011110111101011011010101101110111

1101111111110110101111110101111111101111

1101000111110111001111110011111111101111

1100111011111000001111111001011111011111

1101110001111111101011010110111111011111

1101111011111111101111011110111111011111

1101111011110111001111011110111111011100

1110000111111000011101100001110111011111

如果你是近视眼，然后离屏幕远一点，可以隐约看到6937的骨架了。

8.2 去除噪点

机器收到之后简单检测了一下，0坏点0噪点，0快门。3：使用一些辅助的工具检测是否存在有死链接和无效连接等，通过检测就能发现有一些有问题的连接，当然也包含黑链在内，这时候我们就可以对这些链接进行清除。利用pdf密码移除原理,强制移除pdf密码,操作非常简单,有需要的用户欢迎来it猫扑下载~简单pdf密码移除工具简介pdfpasswordremover一款用来破解受保护[ 查看详细 ]。

佳能sx40搭载了佳能全新的digic 5影像处理器，由于算法不同，digic 5处理涉及的数据量是digic 4的约四倍，处理速度则达到了digic 4的约六倍，能够更快速地去除噪点，同时还有效消除了低频噪点（色彩噪点）。在屏幕显示时，4k臻彩引擎经过芯片算法对画面中噪点进行实时补偿填充extjs 验证码，有效降噪。jpg在存储图像时会把图像分解成8*8像素的栅格（如上图），然后对每个栅格的数据进行压缩处理，当我们放大一幅图像的时候，就会发现这些8*8像素栅格中很多细节信息被去除，而通过一些特殊算法用附近的颜色进行填充（为了让大家看得更清楚我将图像的压缩比率调到很低）。

本文为了问题简单化，干脆就用一种简单的自己想的简单办法来解决掉这个问题：

下面将详细介绍关于具体的算法原理。

将所有的像素点如下图分成三大类

种类点如下：

其中：

当然，由于基准点在计算区域的方向不同，A类点和B类点还会有细分：

然后这些细分点将成为后续坐标获取的准则。

主要算法的python实现如下：

defsum_9_region(img,x,y):"""

9邻域框,以当前点为中心的田字框,黑点个数

:paramx:

:paramy:

:return:"""

#todo判断图片的长宽度下限

cur_pixel=img.getpixel((x,y))#当前像素点的值

width=img.width

在计算过程中，intensity是相应的统计点的数量，height是画图区域的高，在点pt1的横坐标表示的统计点，也就是像素1到256的点，在区域中表示为横坐标，而纵坐标则不是表示的到横坐标的纵向距离，而是到画图区域最高点的距离，因此设置为height，则等同于到横坐标的纵向距离为0。再下面要实现的setrange()函数和setmoverange()函数，这两个函数用来设置要移动的区域和要移动到的区域，我的思路就是利用前面在images类中介绍过的地图组合标记常量，当移动到地图组合标记常量时，根据该点地图中的值做逆向变换找到相应的地图标记常量，然后设置相应的loc、selectarea和movearea,其中setmoverange()函数还用到了一个辅助函数isinrange(),isinrange()函数是用来判断给定的点是否在已选中的要移动的区域之内,如果isinrange()的返回值是假并且该点处的值不是空白就表明要移动到的区域侵犯了其他以被占用的区域。 在平面直角坐标系中，若双曲线的离心率为，则m的值为 ▲ ． 如图，在矩形abcd中，点e为bc的中点，点f在边cd上，若，则的值是 ▲ ． 设是定义在上且周期为2的函数，在区间上，其中．若，则的值为 ▲ ． 设为锐角，若，则的值为 ▲ ． 在平面直角坐标系中，圆c的方程为，若直线上至少存在一点，使得以该点为圆心，1为半径的圆与圆c有公共点，则k的最大值是 ▲ ． 已知函数的值域为extjs 验证码，若关于x的不等式的解集为，则实数c的值为 ▲ ． 已知正数满足：则的取值范围是 ▲ ．（本小题满分14分）在中，已知．（1）求证：。

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