python3定位并識別圖片驗證碼實現(xiàn)自動登錄功能
會用到的庫的
1、selenium的webdriver
2、tesserocr或者pytesseract進行圖像識別
3、pillow的Image進行圖片處理
from selenium import webdriver import tesserocr from PIL import Image
獲取驗證碼圖片方法1:
def get_code_image(file_name): driver.save_screenshot(file_name) # 截取整個屏幕并保存 code_element = driver.find_element_by_class_name("verify_code_img___1Mei_") # 定位到驗證碼元素 left = code_element.location['x'] # 定位到截圖位置 top = code_element.location['y'] right = code_element.size['width'] + left bottom = code_element.size['height'] + top im = Image.open(file_name) # 從文件讀取截圖,截取驗證碼位置再次保存 img = im.crop((left, top, right, bottom)) img.save(file_name) return file_name
獲取驗證碼圖片方法2:
def get_code_image(file_name): code_element = driver.find_element_by_class_name("verify_code_img___1Mei_") # 定位到驗證碼元素 code_element.screenshot(file_name)
注:此方法截圖時屏幕會閃動,可能引發(fā)bug,如下圖,目前沒有解決
處理驗證碼圖片
def deal_code_image(file_name): image = Image.open(file_name) # image.show() #查看處理前的圖片 # 處理圖片去除干擾 # 將圖片轉(zhuǎn)化為灰度圖像 image = image.convert('L') threshold = 90 # 設(shè)置臨界值,臨界值可調(diào)試 table = [] for i in range(256): if i < threshold: table.append(0) else: table.append(1) image = image.point(table, '1') # image.show() #查看處理后的圖片 # 1:使用tesseract庫識別圖片中的驗證碼 # res = tesserocr.image_to_text(image) # 2:使用pytesseract庫識別圖片中的驗證碼 res = pytesseract.image_to_string(image) # print(res) #查看識別出來的文案 res = res.replace(" ", "") #去除結(jié)果中的空格 return res
處理前的圖片,有干擾,無法識別
處理后的圖片,基本可以識別
識別結(jié)果不一定準確,如果驗證碼輸入錯誤,可以點擊換一張圖片再次識別,多次嘗試,本次不做說明
到此這篇關(guān)于python3定位并識別圖片驗證碼實現(xiàn)自動登錄的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python識別圖片驗證碼實現(xiàn)自動登錄內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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