1.Python破译12306像验证码!图片据说12306验证码是验证最难破解的?
2.Python OpenCV 过点击式和滑动式图形验证码的校验
Python破译12306像验证码!据说12306验证码是码源码最难破解的?
本文探讨了如何利用Python编写一个自动化处理验证码的工具包,以解决网站登录时遇到的图片图像验证码问题,特别是验证针对网站的挑战性验证码。本文将详细阐述开发工具、码源码tsf源码相关模块及安装步骤、图片项目介绍、验证代码实现和最终的码源码运行效果。
开发工具包括Python 3.6.4,图片以及一系列的验证Python模块:requests、opencv-python、码源码numpy、图片风水算命程序源码keras、验证tensorflow,码源码以及Python自带的模块。首先,确保安装了Python,并将Python添加到环境变量中,然后使用pip命令安装所需的模块。
本文介绍了一个名为DecryptLogin的Python第三方库,该库允许用户轻松地实现各大网站的模拟登录操作,例如模拟登录知乎。DecryptLogin默认要求用户手动输入登录时遇到的验证码,但通过自定义一个验证码处理函数,android音乐项目源码可以实现验证码的自动识别与处理。
为了解决DecryptLogin的验证码自动处理问题,开源了hackcaptcha包。此包主要服务于验证码自动识别,目前支持两种类型的验证码自动处理:数字(含英文字母)验证码和的点击验证码。用户需要通过pip安装这个库,并确保在电脑上已安装keras和对应版本的tensorflow。
对于数字验证码,hackcaptcha直接调用了百度的文字识别API。用户每天可免费调用一定次数,对于个人学习和娱乐用途完全足够。具体实现步骤包括注册百度账号、任务接单源码 php获取API Key和Secret Key,然后编写几行代码即可实现验证码识别。
对于的点击验证码,通常需要将验证码图像进行分割,并分别训练分类器和文字分类器。本文作者直接利用了现有解决方案,简化了实现过程,只需调用相应的API即可。
结合DecryptLogin库,实现了一个自动化处理验证码的工具,使得用户无需手动输入验证码即可实现模拟登录操作。此外,即使到账源码作者还提供了一些编程干货,包括Python电子书、标准库资料、项目源码和学习资源,以回馈读者。
Python OpenCV 过点击式和滑动式图形验证码的校验
在近期进行App抓包的过程中,我发现该App在特定时间会弹出验证码。完成验证后,系统会提供token,此token是发起正常请求所必需的。
文章源码地址:github.com/ThinkerWen/C...
以下是验证码的截图:
弹出验证码的Response如下:
完成验证码的Request如下:
通过观察,我发现只需将验证码的点击坐标发送至完成验证码的接口,即可获取到token。因此,现在的目标是提取坐标。
观察发现,这个验证码相对简单,因为它没有图案扭曲,所以通过率较高。同时,我也回忆起之前解决滑动验证码的方法(一并展示)。
要通过验证码,首先需要将目标图案在背景上定位,找到其像素点。为此,我使用了Python的OpenCV库进行识别。
1.提取:首先,我发现目标都是黑色图案,背景为透明。当我使用cv2.imread(front_image)加载时,显示一片漆黑。即使后来我使用了保留透明通道的加载方式,结果依旧。
为了解决这个问题,我决定剥离透明通道,将目标图案透明色设置为白色,这样目标图案就自然显现了。
2.找到目标图的位置:接着,我将目标的三个图案分割出来,分别找出它们的像素位置。由于图案排列位置固定,我直接记录坐标进行像素分割。
分割后,我将目标图和背景图都转化为灰度,以防止颜色干扰。
然后进行最佳匹配。然而,匹配结果并不理想,无法准确找到所有三个目标图案,因此需要进一步优化。
3.优化匹配方案:继续观察后,我发现背景中的目标图案总是白色的,因此我决定保留背景上的白色部分,其余部分转为黑色。
为了尽可能保留完整的图案,我经过多次尝试,发现-区间的RGB颜色可以保留大部分目标图案的白色。
同时,我将黑色的目标图案反转为白色。
由于需要获取的是点击坐标,我将左上角坐标(x1,y1)进行+的偏移,以移动到图案本身上面。
经过验证,现在的识别方法可以正常通过点击验证码。
滑动验证码的解决方案与点击验证码类似,甚至现在常见的一种滑动验证码已经有了通用的代码。
看雪ID:暮至夜寒
看雪-安全社区|安全招聘|kanxue.com
本文为看雪论坛精华文章,由暮至夜寒原创,转载请注明来自看雪社区
阅读原文: