1.jmeter中借助OCR实现验证码的验证源码识别
2.按键精灵安卓版用百度云识别通过“算数验证码”
3.Python OpenCV 过点击式和滑动式图形验证码的校验
4.Python破译12306图像验证码！据说12306验证码是码识码验最难破解的？
jmeter中借助OCR实现验证码的识别
在JMeter进行接口测试时，验证码处理是别源一个常见的挑战。虽然手动测试时，证码直接绕过或请求开发设置简单验证码是识别常见做法，但这并不适用于自动化测试。验证源码源码怎么成为软件本文将介绍一种利用OCR技术在JMeter中识别验证码的码识码验方法，但请注意，别源对于背景复杂干扰的证码，识别率可能不高，识别适合纯色底纹的验证源码情况。
首先，码识码验通过JMeter模拟登录接口，别源获取验证码。证码启动JMeter，识别创建线程组并配置HTTP和Debug采样器。启用监听器，将验证码保存为1.png文件。
接着，使用Java编写脚本，将转换为Base格式，能有的asp源码这包括导入sun.misc.BASEDecoder.jar包，创建包和文件，编写ToImage类，并导出为jar包。在Beanshell处理器中，导入此jar包并调用其方法处理验证码。
对于验证码识别，推荐使用开源的jmeter-captcha插件，从Gitee下载jar包或源码进行二次开发。在JMeter的测试计划中，添加后置处理器，如Beanshell，配置OCR插件参数。简单验证码如纯数字、字母或汉字的识别率较高。
尽管基础识别率可能有待提高，但通过优化OCR处理代码，可以提升识别效果。后续将分享干扰优化的技巧和深度学习方法，以进一步提升识别准确率。flyme_n源码
本文提供了一个基础的验证码识别框架，欢迎您持续关注并分享给有需要的朋友。
按键精灵安卓版用百度云识别通过“算数验证码”
百度云识别在简单文字识别上表现出色，因此我们尝试使用其识别算数验证码。先预览验证，如下所示：
显示包含加减乘除四种运算，我们需要计算每个等式的结果。
接下来是运行效果演示。
实现过程包含以下步骤：
一、从模拟器中截图验证码。
二、识别内容。例如，解析"-="，识别为字符串。
三、判定算式类型。通过查找加号、减号、乘号、java麻将源码下载除号，判断运算符。
四、提取数字。以"-="为例，通过减号分割为""和"="，然后去掉"="后的字符得到""。
五、执行计算。依据判定的运算符计算结果。
代码如下，使用了xiaomu.mql库进行操作：
Import "xiaomu.mql"
定义截图路径。
输入百度云API和Secret。
执行截图操作。
使用百度云OCR识别功能。
打印识别结果。
定义计算函数，根据运算符计算结果。
如果需要命令库，可以关注公众号并回复“命令库”获取。敲鼓游戏源码
如需了解百度云文字识别源码及使用方法，可查看先前的文章《百度云文字识别源码分享》。
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。
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Python破译图像验证码！据说验证码是最难破解的？
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像验证码问题，特别是针对网站的挑战性验证码。本文将详细阐述开发工具、相关模块及安装步骤、项目介绍、代码实现和最终的运行效果。
开发工具包括Python 3.6.4，以及一系列的Python模块：requests、opencv-python、numpy、keras、tensorflow，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，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、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，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。
