基于Python怎么做图文验证码的功能
Admin 2022-08-03 群英技术资讯 832 次浏览
这篇文章给大家分享的是基于Python怎么做图文验证码的功能。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,文中的介绍得很详细,而要易于理解和学习,有需要的朋友可以参考,接下来就跟随小编一起了解看看吧。对于web应用程序来讲,处于安全性考虑,在登录的时候,都会设置验证码,
验证码的类型种类繁多,有图片中辨别数字字母的,有点击图片中指定的文字的,也有算术计算结果的,再复杂一点就是滑动验证的。
诸如此类的验证码,对我们的系统增加了安全性的保障,但是对于我们测试人员来讲,在自动化测试的过程中,无疑是一个棘手的问题。

一般在我们测试过程中,登录遇到上述的验证码的时候,有以下种解决方案:
# coding:utf-8
import os
import subprocess
from PIL import Image
def get_captcha(driver, captcha_id, full_screen_img_path, captcha_img_path, captcha_final_path, txt_path, ocr_path):
# 浏览器界面截图
driver.save_screenshot(full_screen_img_path)
# 找到验证码图片,得到它的坐标
element = driver.find_element_by_id(captcha_id)
left = element.location['x']
top = element.location['y']
right = element.location['x'] + element.size['width']
bottom = element.location['y'] + element.size['height']
left, top, right, bottom = int(left), int(top), int(right), int(bottom)
img = Image.open(full_screen_img_path)
img = img.crop((left, top, right, bottom))
# 得到验证码图片
img.save(captcha_img_path)
# 打开验证码图片
img = Image.open(captcha_img_path)
# 颜色直方图,255种颜色,255为白色
# 新建一张图片(大小和原图大小相同,背景颜色为255白色)
img_new = Image.new('P', img.size, 255)
for x in range(img.size[1]):
for y in range(img.size[0]):
# 遍历图片的xy坐标像素点颜色
pix = img.getpixel((y, x))
# print(pix)
# 自己调色,r=0,g=0,b>0为蓝色
if pix[0] < 20 and pix[1] < 20 and pix[2] > 50:
# 把遍历的结果放到新图片上,0为透明度,不透明
img_new.putpixel((y, x), 0)
img_new.save(captcha_final_path, format='png')
# 通过tesseract工具解析验证码图片,生成文本
os.system(ocr_path)
# 读取txt文件里面的验证码
with open(txt_path, 'r') as f:
if f.read():
t = f.read().strip()
# 去掉中间空格
if ' ' in t:
t = t.replace(' ', '')
if t.isdigit() and len(t) == 4:
return t
else:
return 'fail'
def check_resp(result, msg):
if msg in result:
return 'pass'
else:
return 'failed'
# 接口 - 识别验证码
def get_captcha(captcha_img_path, captcha_final_path, txt_path, ocr_path):
# 打开验证码图片
img = Image.open(captcha_img_path)
# 新建一张图片(大小和原图大小相同,背景颜色为255白色)
img_new = Image.new('P', img.size, 55)
for x in range(img.size[1]):
for y in range(img.size[0]):
# 遍历图片的xy坐标像素点颜色
pix = img.getpixel((y, x))
# print(pix)
# 自己调色,r=0,g=0,b>0为蓝色
if pix[0] < 20 and pix[1] < 20 and pix[2] > 50:
# 把遍历的结果放到新图片上,0为透明度,不透明
img_new.putpixel((y, x), 0)
img_new.save(captcha_final_path, format='png')
# 通过tesseract工具解析验证码图片,生成文本,【Tesseract-OCR必须和jpg的根目录必须相同,如C盘、D盘!!!】
os.system(ocr_path)
# 读取txt文件里面的验证码
with open(txt_path, 'r') as f:
if r.read():
t = f.read().strip()
# 去掉中间空格
if ' ' in t:
t = t.replace(' ', '')
# 如果是数字且长度为4,就返回数字,如果不是就返回 fail
if t.isdigit() and len(t) == 4:
return t
else:
return fail
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:mmqy2019@163.com进行举报,并提供相关证据,查实之后,将立刻删除涉嫌侵权内容。
猜你喜欢
这篇文章主要为大家介绍了python密码学Vignere密码教程,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
安装环境时,稍微不留神就会出现报错的情况。为了这群粗心的小伙伴,小编特意整理了解决办法,希望能够对大家有所帮助。
神经网络可能会让人感到恐惧,特别是对于新手机器学习的人来说。这篇文章主要介绍了基于Tensorflow搭建一个神经网络的实现,从入门开始,感兴趣的可以了解一下
这篇文章主要介绍了Python中的Numpy 面向数组编程常见操作,使用Numpy数组可以使你利用简单的数组表达式完成多项数据操作任务,而不需要编写大量的循环,这个极大的帮助了我们高效的解决问题
本文主要介绍了Django实现视频播放的具体示例,文中通过示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下<BR>
成为群英会员,开启智能安全云计算之旅
立即注册关注或联系群英网络
7x24小时售前:400-678-4567
7x24小时售后:0668-2555666
24小时QQ客服
群英微信公众号
CNNIC域名投诉举报处理平台
服务电话:010-58813000
服务邮箱:service@cnnic.cn
投诉与建议:0668-2555555
Copyright © QY Network Company Ltd. All Rights Reserved. 2003-2020 群英 版权所有
增值电信经营许可证 : B1.B2-20140078 ICP核准(ICP备案)粤ICP备09006778号 域名注册商资质 粤 D3.1-20240008