1.Python OpenCV 过点击式和滑动式形验证码的验证源码校验
2.按键精灵安卓版用百度云识别通过“算数验证码”
3.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？

Python OpenCV 过点击式和滑动式形验证码的校验

       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。别源完成验证后，证码系统会提供token，识别此token是验证源码uorb源码解析发起正常请求所必需的。

       文章源码地址：github.com/ThinkerWen/C...

       以下是码识码验验证码的截图：

       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别源点击坐标发送至完成验证码的接口，即可获取到token。证码因此，识别现在的验证源码目标是提取坐标。

       观察发现，码识码验这个验证码相对简单，别源因为它没有图案扭曲，证码所以通过率较高。识别同时，我也回忆起之前解决滑动验证码的wcs仓库系统源码方法（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。神马美图app源码

       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辉哥指标源码白色部分，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。

       看雪ID：暮至夜寒

       看雪-安全社区|安全招聘|kanxue.com

       本文为看雪论坛精华文章，由暮至夜寒原创，转载请注明来自看雪社区

       阅读原文：

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，翔博指标源码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、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。

       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。