python 识别图片验证码/滑块验证码准确率极高的 ddddorc 库_ddddocr滑块验证码

前言

验证码的种类有很多，它是常用的一种反爬手段，包括：图片验证码，滑块验证码，等一些常见的验证码场景。识别验证码的python 库有很多，用起来也并不简单，这里推荐一个简单实用的识别验证码的库 ddddocr (带带弟弟ocr)库.

环境准备

python 版本要求小于等于python3.9 版本 pip 安装

pip install ddddocr

下载的安装包比较大，一般用国内的下载源可以加快下载速度

pip install ddddocr -i https://pypi.douban.com/simple

github地址https://github.com/sml2h3/ddddocr

  如果你想学习接口自动化测试，我这边给你推荐一套视频，这个视频可以说是B站播放全网第一的接口自动化测试教程，同时在线人数到达1000人，并且还有笔记可以领取及各路大神技术交流：798478386    

【已更新】B站讲的最详细的Python接口自动化测试实战教程全集（实战最新版）_哔哩哔哩_bilibili【已更新】B站讲的最详细的Python接口自动化测试实战教程全集（实战最新版）共计200条视频，包括：1.【接口自动化】目前软件测试的市场行情以及测试人员能力标准。、2.【接口自动化】全面熟练Requests库以及底层方法调用逻辑、3.【接口自动化】接口自动化实战及正则和JsonPath提取器的应用等，UP主更多精彩视频，请关注UP账号。https://www.bilibili.com/video/BV17p4y1B77x/?spm_id_from=333.337&vd_source=488d25e59e6c5b111f7a1a1a16ecbe9a

快速开始

先随便找个纯英文的验证码,保持为a1.png

 代码示例

import ddddocr                       # 导入 ddddocr
ocr = ddddocr.DdddOcr()              # 实例化
with open('a1.png', 'rb') as f:     # 打开图片
    img_bytes = f.read()             # 读取图片
res = ocr.classification(img_bytes)  # 识别
print(res)

运行结果

已经能识别到 xnen ,但是会出现"欢迎使用ddddocr，本项目专注带动行业内卷..."提示语， 可以加一个参数show_ad=False

import ddddocr                       # 导入 ddddocr
ocr = ddddocr.DdddOcr(show_ad=False)              # 实例化
with open('a1.png', 'rb') as f:     # 打开图片
    img_bytes = f.read()             # 读取图片
res = ocr.classification(img_bytes)  # 识别
print(res)

图片验证码

识别一下三种验证码

 

 

代码示例

import ddddocr                       # 导入 ddddocr
ocr = ddddocr.DdddOcr(show_ad=False)              # 实例化
with open('a2.png', 'rb') as f:     # 打开图片
    img_bytes = f.read()             # 读取图片
res2 = ocr.classification(img_bytes)  # 识别
 
print(res2) 
with open('a3.png', 'rb') as f:     # 打开图片
    img_bytes = f.read()             # 读取图片
res3 = ocr.classification(img_bytes)  # 识别
print(res3)
 
with open('a4.png', 'rb') as f:     # 打开图片
    img_bytes = f.read()             # 读取图片
res4 = ocr.classification(img_bytes)  # 识别
print(res4)

 运行结果

giv6j
zppk
4Tskh

滑块验证码

滑块验证码场景如下场景示例

先抠出2张图片，分别为background.png 和 target.png 

 

 

解决问题的重点是计算缺口的位置

import ddddocr
 
det = ddddocr.DdddOcr(det=False, ocr=False, show_ad=False)
 
with open('target.png', 'rb') as f:
    target_bytes = f.read()
 
with open('background.png', 'rb') as f:
    background_bytes = f.read()
 
res = det.slide_match(target_bytes, background_bytes, simple_target=True)
print(res)

运行结果

{'target_y': 0, 'target': [184, 58, 246, 120]}

target 的四个值就是缺口位置的左上角和右下角的左边位置

识别中文

识别图片上的文字

import ddddocr
import cv2
 
det = ddddocr.DdddOcr(det=True)
 
with open("test.png", 'rb') as f:
    image = f.read()
 
poses = det.detection(image)
 
im = cv2.imread("test.png")
 
for box in poses:
    x1, y1, x2, y2 = box
    im = cv2.rectangle(im, (x1, y1), (x2, y2), color=(0, 0, 255), thickness=2)
 
cv2.imwrite("result.jpg", im)

 保存后的图片