㈠ python怎么生成随机图形验证码
1.安装pillow模块
pip install pillow
2.pillow模块的基本使用
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","wb") as f:
img1.save(f,format="png")
#显示图片
img1.show()
运行程序,程序会在py文件的同级下生成一个名为"pic.png"的小图片,图片长为400px,宽为400px,颜色为白色.
2.创建画笔
#创建画笔,用于在图片上生成内容
draw1=ImageDraw.Draw(img1,mode="RGB")
3.在图片上生成点
#在(100,100)坐标上生成一个红点,指定的坐标不能超过图片的尺寸
draw1.point([100,100],pill="red")
#在(80,80)坐标上生成一个黑点,指定的坐标不能超过图片的尺寸
draw1.point([80,80],fill=(0,0,0))
4.在图片上画线
#第一个括号里面的参数是坐标,前两个数为开始坐标,后两个数为结束坐标
#括号里的第二个参数指定颜色,可以直接指定,也可以用RGB来表示颜色
draw1.line((100,100,100,300),fill="red")
draw1.line((100,200,200,100),fill="blue")
运行程序,画笔会在(100,100)到(100,300)坐标之间画一条红色的竖线,在(100,200)到(200,100)坐标之间画一根蓝色的斜线
5.在图片在画圆
#括号里的第一个参数是坐标,前两个数为起始坐标,后两个为结束坐标
#用这两个坐标之间的正方形区域生成一个圆,大括号里的第二个参数为圆的开始角度
#第三个参数为圆的结束角度,0到360表示所画的是一个完整的圆形,
#也可以指定的数字来生成一段为圆弧,最后一个参数表示颜色,也可以用RGB来表示想要的颜色
draw1.arc((100,100,300,300),0,360,fill="red")
draw1.arc((0,0,300,300),0,90,fill="blue")
6.在图片在写文本
#使用画笔的text方法在图片上生成文本
#第一个参数为坐标,第二个参数为所有生成的文本的内容
#第三个参数为文本的颜色
draw1.text([0,0],"python","blue")
7.在图片在生成指定字体的文本
#先实例化一个字体对象,第一个参数表示字体的路径,第二个参数表示字体大小
font1=ImageFont.truetype("One Chance.ttf",28)
#在图片上生成字体
#第一个括号里的参数表示坐标,第二个参数表示写入的内容
#第三个参数表示颜色,第四个参数表示使用的字体对象
draw1.text([200,200],"linux","red",font=font1)
图片验证码的实例
#导入random模块
import random
#导入Image,ImageDraw,ImageFont模块
from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont
#定义使用Image类实例化一个长为120px,宽为30px,基于RGB的(255,255,255)颜色的图片
img1=Image.new(mode="RGB",size=(120,30),color=(255,255,255))
#实例化一支画笔
draw1=ImageDraw.Draw(img1,mode="RGB")
#定义要使用的字体
font1=ImageFont.truetype("One Chance.ttf",28)
for i in range(5):
#每循环一次,从a到z中随机生成一个字母或数字
#65到90为字母的ASCII码,使用chr把生成的ASCII码转换成字符
#str把生成的数字转换成字符串
char1=random.choice([chr(random.randint(65,90)),str(random.randint(0,9))])
#每循环一次重新生成随机颜色
color1=(random.randint(0,255),random.randint(0,255),random.randint(0,255))
#把生成的字母或数字添加到图片上
#图片长度为120px,要生成5个数字或字母则每添加一个,其位置就要向后移动24px
draw1.text([i*24,0],char1,color1,font=font1)
#把生成的图片保存为"pic.png"格式
with open("pic.png","wb") as f:
img1.save(f,format="png")
㈡ python 如果抓取验证码图片 类似12306的登录验证码图片
这个以前做过多次。最大的麻烦是验证码的识别算法的识别率太低。比如12306那种网站你登陆错3次就限制你20分钟。所以除非你有33%以上的识别率否则不要尝试了。
通常做法是另存验证码图片，通常收集几十个，然后训练自己的识别算法。我曾经用PIL库自己做过识别算法，最高只有10%的识别率。效率还可以，一秒可以识别10次左右。主要是图片很小，所以处理起来也快。
验证码识别还有多少公开的算法，只能用来参考。不过真正识别都需要自己根据实际情况去训练改进算法。
㈢ 用python如何直接获取jsp生成的验证码图片
你只需要正常请求图片就行了，分析一下image的src，把它拼接成一个完整的URL去请求就好了，得到的有可能是BASE64编码串，或者是文件，把它保存下来就可以了。
㈣ 怎么通过python获取验证码图片
因为验证码图片是禁止缓存的 ，当然无法用缓存函数获取了。 解决方法有很多。可以用同样的会话再次请求得到图片。
㈤ python抓取网页时是如何处理验证码的
python抓取网页时是如何处理验证码的？下面给大家介绍几种方法：
1、输入式验证码
这种验证码主要是通过用户输入图片中的字母、数字、汉字等进行验证。如下图：
解决思路：这种是最简单的一种，只要识别出里面的内容，然后填入到输入框中即可。这种识别技术叫OCR，这里我们推荐使用Python的第三方库，tesserocr。对于没有什么背影影响的验证码如图2，直接通过这个库来识别就可以。但是对于有嘈杂的背景的验证码这种，直接识别识别率会很低，遇到这种我们就得需要先处理一下图片，先对图片进行灰度化，然后再进行二值化，再去识别，这样识别率会大大提高。
相关推荐：《Python入门教程》
2、滑动式验证码
这种是将备选碎片直线滑动到正确的位置，如下图：
解决思路：对于这种验证码就比较复杂一点，但也是有相应的办法。我们直接想到的就是模拟人去拖动验证码的行为，点击按钮，然后看到了缺口的位置，最后把拼图拖到缺口位置处完成验证。
第一步：点击按钮。然后我们发现，在你没有点击按钮的时候那个缺口和拼图是没有出现的，点击后才出现，这为我们找到缺口的位置提供了灵感。
第二步：拖到缺口位置。
我们知道拼图应该拖到缺口处，但是这个距离如果用数值来表示？
通过我们第一步观察到的现象，我们可以找到缺口的位置。这里我们可以比较两张图的像素，设置一个基准值，如果某个位置的差值超过了基准值，那我们就找到了这两张图片不一样的位置，当然我们是从那块拼图的右侧开始并且从左到右，找到第一个不一样的位置时就结束，这是的位置应该是缺口的left，所以我们使用selenium拖到这个位置即可。
这里还有个疑问就是如何能自动的保存这两张图？
这里我们可以先找到这个标签，然后获取它的location和size，然后 top，bottom，left，right = location['y'] ,location['y']+size['height']+ location['x'] + size['width'] ,然后截图，最后抠图填入这四个位置就行。
具体的使用可以查看selenium文档，点击按钮前抠张图，点击后再抠张图。最后拖动的时候要需要模拟人的行为，先加速然后减速。因为这种验证码有行为特征检测，人是不可能做到一直匀速的，否则它就判定为是机器在拖动，这样就无法通过验证了。
3、点击式的图文验证和图标选择
图文验证：通过文字提醒用户点击图中相同字的位置进行验证。
图标选择： 给出一组图片，按要求点击其中一张或者多张。借用万物识别的难度阻挡机器。
这两种原理相似，只不过是一个是给出文字，点击图片中的文字，一个是给出图片，点出内容相同的图片。
这两种没有特别好的方法，只能借助第三方识别接口来识别出相同的内容，推荐一个超级鹰，把验证码发过去，会返回相应的点击坐标。
然后再使用selenium模拟点击即可。具体怎么获取图片和上面方法一样。
4、宫格验证码
这种就很棘手，每一次出现的都不一样，但是也会出现一样的。而且拖动顺序都不一样。
但是我们发现不一样的验证码个数是有限的，这里采用模版匹配的方法。我觉得就好像暴力枚举，把所有出现的验证码保存下来，然后挑出不一样的验证码，按照拖动顺序命名，我们从左到右上下到下，设为1，2，3，4。上图的滑动顺序为4，3，2，1，所以我们命名4_3_2_1.png，这里得手动搞。当验证码出现的时候，用我们保存的图片一一枚举，与出现这种比较像素，方法见上面。如果匹配上了，拖动顺序就为4，3，2，1。然后使用selenium模拟即可。
㈥ python爬取验证码图片,遇到验证码src属性为完整的网址应该怎么做
爬虫中手动输入验证码方法无法获取图片src地址
验证码在html中图片标签内容：
<class=“verCodeImg” src="/kaptcha.jpg?v=0.234724039578059" οnclick=“verCode(this)”>
< class=“verCodeImg” src="/kaptcha.jpg?v=0.234724239578059" οnclick=“verCode(this)”>
可知获取到验证码的src地址就能动态的获得验证码
因为验证码是动态的！动态的！动态的！
用动态爬取网页的方法：
要用到selenium库
其实获得了验证码的src地址，我还是没能成功登陆
因为即使是相同的链接点进去，每一次刷新都会有不同的验证码
通过动态网页打开是一张
解析src地址出来是另一张
㈦ python处理滑动验证码,除了调用chrome
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
import PIL.Image as image
import time,re, random
import requests
try:
from StringIO import StringIO
except ImportError:
from io import StringIO
#爬虫模拟的浏览器头部信息
agent = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:33.0) Gecko/20100101 Firefox/33.0'
headers = {
'User-Agent': agent
}
# 根据位置对图片进行合并还原
# filename:图片
# location_list:图片位置
#内部两个图片处理函数的介绍
#crop函数带的参数为(起始点的横坐标，起始点的纵坐标，宽度，高度）
#paste函数的参数为(需要修改的图片，粘贴的起始点的横坐标，粘贴的起始点的纵坐标）
def get_merge_image(filename,location_list):
#打开图片文件
im = image.open(filename)
#创建新的图片,大小为260*116
new_im = image.new('RGB', (260,116))
im_list_upper=[]
im_list_down=[]
# 拷贝图片
for location in location_list:
#上面的图片
if location['y']==-58:
im_list_upper.append(im.crop((abs(location['x']),58,abs(location['x'])+10,166)))
#下面的图片
if location['y']==0:
im_list_down.append(im.crop((abs(location['x']),0,abs(location['x'])+10,58)))
new_im = image.new('RGB', (260,116))
x_offset = 0
#黏贴图片
for im in im_list_upper:
new_im.paste(im, (x_offset,0))
x_offset += im.size[0]
x_offset = 0
for im in im_list_down:
new_im.paste(im, (x_offset,58))
x_offset += im.size[0]
return new_im
#下载并还原图片
# driver:webdriver
# div:图片的div
def get_image(driver,div):
#找到图片所在的div
background_images=driver.find_elements_by_xpath(div)
location_list=[]
imageurl=''
#图片是被CSS按照位移的方式打乱的,我们需要找出这些位移,为后续还原做好准备
for background_image in background_images:
location={}
#在html里面解析出小图片的url地址，还有长高的数值
location['x']=int(re.findall("background-image: url\(\"(.*)\"\); background-position: (.*)px (.*)px;",background_image.get_attribute('style'))[0][1])
location['y']=int(re.findall("background-image: url\(\"(.*)\"\); background-position: (.*)px (.*)px;",background_image.get_attribute('style'))[0][2])
imageurl=re.findall("background-image: url\(\"(.*)\"\); background-position: (.*)px (.*)px;",background_image.get_attribute('style'))[0][0]
location_list.append(location)
#替换图片的后缀,获得图片的URL
imageurl=imageurl.replace("webp","jpg")
#获得图片的名字
imageName = imageurl.split('/')[-1]
#获得图片
session = requests.session()
r = session.get(imageurl, headers = headers, verify = False)
#下载图片
with open(imageName, 'wb') as f:
f.write(r.content)
f.close()
#重新合并还原图片
image=get_merge_image(imageName, location_list)
return image
#对比RGB值
def is_similar(image1,image2,x,y):
pass
#获取指定位置的RGB值
pixel1=image1.getpixel((x,y))
pixel2=image2.getpixel((x,y))
for i in range(0,3):
# 如果相差超过50则就认为找到了缺口的位置
if abs(pixel1[i]-pixel2[i])>=50:
return False
return True
#计算缺口的位置
def get_diff_location(image1,image2):
i=0
# 两张原始图的大小都是相同的260*116
# 那就通过两个for循环依次对比每个像素点的RGB值
# 如果相差超过50则就认为找到了缺口的位置
for i in range(0,260):
for j in range(0,116):
if is_similar(image1,image2,i,j)==False:
return i
#根据缺口的位置模拟x轴移动的轨迹
def get_track(length):
pass
list=[]
#间隔通过随机范围函数来获得,每次移动一步或者两步
x=random.randint(1,3)
#生成轨迹并保存到list内
while length-x>=5:
list.append(x)
length=length-x
x=random.randint(1,3)
#最后五步都是一步步移动
for i in range(length):
list.append(1)
return list
#滑动验证码破解程序
def main():
#打开火狐浏览器
driver = webdriver.Firefox()
#用火狐浏览器打开网页
driver.get("htest.com/exp_embed")
#等待页面的上元素刷新出来
WebDriverWait(driver, 30).until(lambda the_driver: the_driver.find_element_by_xpath("//div[@class='gt_slider_knob gt_show']").is_displayed())
WebDriverWait(driver, 30).until(lambda the_driver: the_driver.find_element_by_xpath("//div[@class='gt_cut_bg gt_show']").is_displayed())
WebDriverWait(driver, 30).until(lambda the_driver: the_driver.find_element_by_xpath("//div[@class='gt_cut_fullbg gt_show']").is_displayed())
#下载图片
image1=get_image(driver, "//div[@class='gt_cut_bg gt_show']/div")
image2=get_image(driver, "//div[@class='gt_cut_fullbg gt_show']/div")
#计算缺口位置
loc=get_diff_location(image1, image2)
#生成x的移动轨迹点
track_list=get_track(loc)
#找到滑动的圆球
element=driver.find_element_by_xpath("//div[@class='gt_slider_knob gt_show']")
location=element.location
#获得滑动圆球的高度
y=location['y']
#鼠标点击元素并按住不放
print ("第一步,点击元素")
ActionChains(driver).click_and_hold(on_element=element).perform()
time.sleep(0.15)
print ("第二步，拖动元素")
track_string = ""
for track in track_list:
#不能移动太快,否则会被认为是程序执行
track_string = track_string + "{%d,%d}," % (track, y - 445)
#xoffset=track+22:这里的移动位置的值是相对于滑动圆球左上角的相对值，而轨迹变量里的是圆球的中心点，所以要加上圆球长度的一半。
#yoffset=y-445:这里也是一样的。不过要注意的是不同的浏览器渲染出来的结果是不一样的，要保证最终的计算后的值是22，也就是圆球高度的一半
ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=track+22, yoffset=y-445).perform()
#间隔时间也通过随机函数来获得,间隔不能太快,否则会被认为是程序执行
time.sleep(random.randint(10,50)/100)
print (track_string)
#xoffset=21，本质就是向后退一格。这里退了5格是因为圆球的位置和滑动条的左边缘有5格的距离
ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=21, yoffset=y-445).perform()
time.sleep(0.1)
ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=21, yoffset=y-445).perform()
time.sleep(0.1)
ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=21, yoffset=y-445).perform()
time.sleep(0.1)
ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=21, yoffset=y-445).perform()
time.sleep(0.1)
ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=21, yoffset=y-445).perform()
print ("第三步，释放鼠标")
#释放鼠标
ActionChains(driver).release(on_element=element).perform()
time.sleep(3)
#点击验证
# submit = driver.find_element_by_xpath("//div[@class='gt_ajax_tip success']")
# print(submit.location)
# time.sleep(5)
#关闭浏览器,为了演示方便,暂时注释掉.
#driver.quit()
#主函数入口
if __name__ == '__main__':
pass
main()
㈧ python如何识别验证码
我们首先识别最简单的一种验证码，即图形验证码。这种验证码最早出现，现在也很常见，一般由4位字母或者数字组成。例如，中国知网的注册页面有类似的验证码，页面如下所示：
表单中最后一项就是图形验证码，我们必须完全正确输入图中的字符才可以完成注册。
更多有关验证码的知识，可以参考这些文章：
Python3爬虫进阶：识别图形验证码
Python3爬虫进阶：识别极验滑动验证码
Python3爬虫进阶：识别点触点选验证码
Python3爬虫进阶：识别微博宫格验证码
·本节目标以知网的验证码为例，讲解利用OCR技术识别图形验证码的方法。
·准备工作识别图形验证码需要库tesserocr，以mac安装为例：在mac下，我们首先使用Homebrew安装ImageMagick和tesseract库： brew install imagemagickbrew install tesseract 接下来再安装tesserocr即可：pip3 install tesserocr pillow这样我们就完成了 tesserocr的安装。
·获取验证码为了便于实验，我们先将验证码的图片保存到本地。打开开发者工具，找到验证码元素。验证码元素是一张图片，它的ser属 性是CheckCode.aspk。所以我们直接打开如下链接就可以看到一个验证码，右键保存即可，将其命名为code.jpg：
这样我们就得到一张验证码图片，以供测试识别使用。
相关推荐：《Python教程》
识别测试
接下来新建一个项目，将验证码图片放到项目根目录下，用tesserocr库识别该验证码，代码如下所示：
这里我们新建了一个Image对戏那个，调用了tesserocr的image_to_text( )方法。传入该Image对象即可完成识别，实现过程非常简单，结果如下：
我们可以看到，识别的结果和实际结果有偏差，这是因为验证码内的多余线条干扰了图片的识别。
另外，tesserocr还有一个更加简单的方法，这个方法可以直接将图片文件转为字符串，代码如下：
不过这种方法的识别效果不如上一种的好。
验证码处理
对于上面的图片，我们可以看到其实并没有完全识别正确，所以我们需要对图像作进一步的处理，如灰度转换、二值化等操作。
我们可以利用Image对象的convert( )方法参数传入L，即可将图片转化为灰度图像，代码如下：
传入1即可将图片进行二值化处理，如下所示：
我们还可以指定二值化的阈值。上面的方法采用的是默认阈值127。不过我们不能直接转化原图，要将原图先转化为灰度图像，然后再指定二值化阈值，代码如下：
在这里，变量threshold代表二值化阈值，阈值设置为160，之后我们来看看我们的结果：
我们可以看到现在的二维码就比较方便我们进行识别了；那么对于一些有干扰的图片，我们做一些灰度和二值化处理，这会提高图片识别的正确率。
㈨ 怎么通过python获取验证码图片
因为验证码图片是禁止缓存的 ，当然无法用缓存函数获取了。 解决方法有很多。可以用同样的会话再次请求得到图片。关于此类图片保存在哪里，请阅读相关资料
㈩ python爬验证码
1.找地址
首先，我们要找到这个网站生成验证码的地址，这个地址我们可以通过查看他的源代码来实现。
1.找地址
首先，我们要找到这个网站生成验证码的地址，这个地址我们可以通过查看他的源代码来实现。
就以某大学教务网为例，这个教务网的模板很多学校都在采用：
我就截取表单的验证码部分即可。
<tdalign="center"rowspan="3">
<imgid="imgCode"src="../sys/ValidateCode.aspx"
onclick="changeValidateCode(this)"alt="单击可更换图片！"
style="CURSOR:pointer;">
<br>看不清，则单击图片！
</td>123456123456
这里就可以知道，地址就是../sys/ValidateCode.aspx
组合一下地址就是http://jwmis.lmu.cn/sys/ValidateCode.aspx
也就是我们等一下要用到的地址了。
我们可以查看一下那个网页。
2.处理图片
去查看了一下那个地址
果不其然，都是乱码，因为验证码分为两种。
1）直接处理成JPG/GIF/PNG或者其他格式，然后直接读取到一个图片地址。
2）接收用户触发，然后生成，再直接处理成图像，不读取到一个图片地址。
我们这里是第二种，我们要自己来读取他，到本地，再手动输入验证码。
#-*-coding:utf-8-*-
importurllib2
#验证码的处理#
#验证码生成页面的地址#
im_url='http://jwmis.lmu.cn/sys/ValidateCode.aspx'
#读取验证码图片#
im_data=urllib2.urlopen(im_url).read()
#打开一个Code.PNG文件在D盘，没有的话自动生成#
f=open('d:\Code.png','wb')
#写入图片内容#
f.write(im_data)
#关闭文件#
f.close()
这里包括两个部分：
1）打开那个生成验证码图片的页面，读取
2）将读取到的内容，保存成图片，下载到本地
我们这里的地址是可以随便写的，保存在你想保存的地方。
到这里我们就完成了验证码的一小部分。
by–LoDog
希望能帮到你！