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Selenium+dddocr 轻松解决Web自动化验证码识别

时间:10-01来源:作者:点击数:

1、介绍

dddocr是一个基于深度学习的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)库,用于识别图片中的文字。它可以识别各种类型的文字,包括印刷体、手写体、表格、条形码等。dddocr库使用了深度卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等先进的模型,具有较高的准确性和稳定性。

使用dddocr库可以方便地进行文字识别的开发和应用。它提供了简单易用的API接口,可以接收图片作为输入,返回识别结果。用户只需要将待识别的图片传入dddocr库的API接口,即可获取识别出的文字信息。同时,dddocr库还支持批量处理多张图片,提供了多线程和分布式处理的功能,可以提高识别速度和效率。

dddocr库可以广泛应用于各种场景,例如文档数字化、图像检索、自动化办公等。它可以帮助用户快速准确地提取图片中的文字信息,方便进行后续的处理和分析。在实际应用中,dddocr库已经被广泛应用于金融、医疗、物流等领域,取得了良好的效果。

2、基本使用

安装:pip install dddocr

利用dddocr库可以支持识别不同类型的验证码。

示例1:英文字母验证码识别

import dddocr
  def recognize_letter_captcha(image_path):
      ocr = dddocr.DddOcr()
      result = ocr.classification(image_path, model_type='letter')
      return result
  image_path = 'letter_captcha.png'
  result = recognize_letter_captcha(image_path)
  print(result)

示例2:数字验证码识别

import dddocr
  def recognize_number_captcha(image_path):
      ocr = dddocr.DddOcr()
      result = ocr.classification(image_path, model_type='number')
      return result
  image_path = 'number_captcha.png'
  result = recognize_number_captcha(image_path)
  print(result)

示例3:混合验证码识别

import dddocr
  def recognize_mixed_captcha(image_path):
      ocr = dddocr.DddOcr()
      result = ocr.classification(image_path, model_type='mixed')
      return result
  image_path = 'mixed_captcha.png'
  result = recognize_mixed_captcha(image_path)
  print(result)

示例4:滑动验证码识别

 import dddocr
  def recognize_slide_captcha(image_path):
      ocr = dddocr.DddOcr()
      result = ocr.slide_captcha(image_path)
      return result
  image_path = 'slide_captcha.png'
  result = recognize_slide_captcha(image_path)
  print(result)

示例5:中文验证码识别

  import dddocr
  def recognize_chinese_captcha(image_path):
      ocr = dddocr.DddOcr()
      result = ocr.classification(image_path, model_type='chinese')
      return result
  image_path = 'chinese_captcha.png'
  result = recognize_chinese_captcha(image_path)
  print(result)

以上示例中,image_path为待识别的验证码图片路径,通过调用不同的识别函数来识别不同类型的验证码。每个示例都创建了一个dddocr的实例,然后调用相应的方法进行识别。识别结果会以字符串形式返回。实际应用中,可能需要根据具体情况进行参数调整和模型训练,以提高识别准确性。

3、selenium+dddorc自动化登录识别验证码

使用selenium和dddocr进行自动登录时,可以通过以下步骤识别验证码:

安装selenium和dddocr库:

  pip install selenium
    pip install dddocr

导入必要的库和模块:

   from selenium import webdriver
     from selenium.webdriver.common.by import By
     from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
     from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
     import dddocr

创建一个dddocr的实例:

 ocr = dddocr.DddOcr()

使用selenium打开登录页面,并找到验证码图片元素:

  driver = webdriver.Chrome()
     driver.get('https://example.com/login')
     captcha_image = driver.find_element(By.ID, 'captcha-image')

获取验证码图片的src属性,并下载保存到本地:

 captcha_image_src = captcha_image.get_attribute('src')
    driver.get_screenshot_as_file('screenshot.png')

使用dddocr识别验证码:

 result = ocr.classification('screenshot.png', model_type='mixed')
     captcha_code = result[0]['text']

在登录页面找到验证码输入框,并输入识别出的验证码:

captcha_input = driver.find_element(By.ID, 'captcha-input')
     captcha_input.send_keys(captcha_code)

输入其他登录信息,并提交表单:

  username_input = driver.find_element(By.ID, 'username-input')
     password_input = driver.find_element(By.ID, 'password-input')
     username_input.send_keys('your_username')
     password_input.send_keys('your_password')
     submit_button = driver.find_element(By.ID, 'submit-button')
     submit_button.click()

完整的代码示例:

 from selenium import webdriver
  from selenium.webdriver.common.by import By
  from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
  from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
  import dddocr
  ocr = dddocr.DddOcr()
  driver = webdriver.Chrome()
  driver.get('https://example.com/login')
  captcha_image = driver.find_element(By.ID, 'captcha-image')
  captcha_image_src = captcha_image.get_attribute('src')
  driver.get_screenshot_as_file('screenshot.png')
  result = ocr.classification('screenshot.png', model_type='mixed')
  captcha_code = result[0]['text']
  captcha_input = driver.find_element(By.ID, 'captcha-input')
  captcha_input.send_keys(captcha_code)
  username_input = driver.find_element(By.ID, 'username-input')
  password_input = driver.find_element(By.ID, 'password-input')
  username_input.send_keys('your_username')
  password_input.send_keys('your_password')
  submit_button = driver.find_element(By.ID, 'submit-button')
  submit_button.click()

以上代码示例中,假设登录页面的验证码图片元素的id为'captcha-image',验证码输入框的id为'captcha-input',用户名输入框的id为'username-input',密码输入框的id为'password-input',登录按钮的id为'submit-button'。根据实际情况,需要替换这些id值为实际的页面元素id。

注意:上述示例仅适用于验证码图片直接以img标签的形式嵌入在页面中的情况。

4、验证码通过Ajax请求加载如何识别

如果验证码是通过Ajax请求加载的,可以通过以下步骤识别验证码:

使用selenium打开登录页面,并等待验证码图片加载完成:

  driver = webdriver.Chrome()
     driver.get('https://example.com/login')
     wait = WebDriverWait(driver, 10)
     captcha_image = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'captcha-image')))

执行JavaScript代码,获取验证码图片的base64编码:

   captcha_image_base64 = driver.execute_script("return arguments[0].toDataURL('image/png').substring(21);", captcha_image)

将base64编码解码为图片,并保存到本地:

 with open('captcha.png', 'wb') as f:
         f.write(base64.b64decode(captcha_image_base64))

使用dddocr识别验证码:

  result = ocr.classification('captcha.png', model_type='mixed')
    captcha_code = result[0]['text']

在登录页面找到验证码输入框,并输入识别出的验证码:

  captcha_input = driver.find_element(By.ID, 'captcha-input')
     captcha_input.send_keys(captcha_code)

输入其他登录信息,并提交表单:

 username_input = driver.find_element(By.ID, 'username-input')
     password_input = driver.find_element(By.ID, 'password-input')
     username_input.send_keys('your_username')
     password_input.send_keys('your_password')
     submit_button = driver.find_element(By.ID, 'submit-button')
     submit_button.click()

完整的代码示例:

 from selenium import webdriver
  from selenium.webdriver.common.by import By
  from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
  from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
  import dddocr
  import base64
  ocr = dddocr.DddOcr()
  driver = webdriver.Chrome()
  driver.get('https://example.com/login')
  wait = WebDriverWait(driver, 10)
  captcha_image = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'captcha-image')))
  captcha_image_base64 = driver.execute_script("return arguments[0].toDataURL('image/png').substring(21);", captcha_image)
  with open('captcha.png', 'wb') as f:
      f.write(base64.b64decode(captcha_image_base64))
  result = ocr.classification('captcha.png', model_type='mixed')
  captcha_code = result[0]['text']
  captcha_input = driver.find_element(By.ID, 'captcha-input')
  captcha_input.send_keys(captcha_code)
  username_input = driver.find_element(By.ID, 'username-input')
  password_input = driver.find_element(By.ID, 'password-input')
  username_input.send_keys('your_username')
  password_input.send_keys('your_password')
  submit_button = driver.find_element(By.ID, 'submit-button')
  submit_button.click()

以上代码示例中,假设登录页面的验证码图片元素的id为'captcha-image',验证码输入框的id为'captcha-input',用户名输入框的id为'username-input',密码输入框的id为'password-input',登录按钮的id为'submit-button'。根据实际情况,需要替换这些id值为实际的页面元素id。

注意:上述示例仅适用于验证码图片通过Ajax请求加载,并且返回的是base64编码的情况。如果验证码图片是通过其他方式加载的,或者返回的是其他格式的数据(如图片的URL),则需要根据具体情况进行相应的处理。

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