python3定位并识别图片验证码实现自动登录功能
(编辑：jimmy 日期: 2024/12/26 浏览：2)
会用到的库的
1、selenium的webdriver
2、tesserocr或者pytesseract进行图像识别
3、pillow的Image进行图片处理
from selenium import webdriver import tesserocr from PIL import Image
tesserocr的安装.
获取验证码图片方法1：
def get_code_image(file_name):
driver.save_screenshot(file_name) # 截取整个屏幕并保存
code_element = driver.find_element_by_class_name("verify_code_img___1Mei_") # 定位到验证码元素
left = code_element.location['x'] # 定位到截图位置
top = code_element.location['y']
right = code_element.size['width'] + left
bottom = code_element.size['height'] + top
im = Image.open(file_name) # 从文件读取截图，截取验证码位置再次保存
img = im.crop((left, top, right, bottom))
img.save(file_name)
return file_name
获取验证码图片方法2：
def get_code_image(file_name):
code_element = driver.find_element_by_class_name("verify_code_img___1Mei_") # 定位到验证码元素
code_element.screenshot(file_name)
注：此方法截图时屏幕会闪动，可能引发bug，如下图，目前没有解决
处理验证码图片
def deal_code_image(file_name):
image = Image.open(file_name)
# image.show() #查看处理前的图片
# 处理图片去除干扰
# 将图片转化为灰度图像
image = image.convert('L')
threshold = 90 # 设置临界值，临界值可调试
table = []
for i in range(256):
if i < threshold:
table.append(0)
else:
table.append(1)
image = image.point(table, '1')
# image.show() #查看处理后的图片
# 1：使用tesseract库识别图片中的验证码
# res = tesserocr.image_to_text(image)
# 2：使用pytesseract库识别图片中的验证码
res = pytesseract.image_to_string(image)
# print(res) #查看识别出来的文案
res = res.replace(" ", "") #去除结果中的空格
return res
处理前的图片，有干扰，无法识别
处理后的图片，基本可以识别
识别结果不一定准确，如果验证码输入错误，可以点击换一张图片再次识别，多次尝试，本次不做说明