Python 通用验证码识别OCR库:ddddocr


文章目录

  • 前言
  • 一、安装ddddocr
  • 二、使用ddddocr
  • 1. 使用举例
  • 2. 完整代码
  • 3. 验证码样例
  • 4. 识别结果
  • 三、代码说明
  • 总结
  • 前言

    在使用自动化登录网站的时候,经常输入用户名和密码后会遇到验证码。今天介绍一款通用验证码识别 OCR库,对验证码识别彻底说拜拜,它的名字是 ddddocr(带带弟弟 OCR )。这里主要以字母数字类验证码进行说明。
    项目地址:https://github.com/sml2h3/ddddocr


    一、安装ddddocr

    通过命令将自动安装符合自己电脑环境的最新 ddddocr。

    pip install ddddocr
    

    如果安装速度慢,可以连接国内镜像进行安装,命令如下:

    pip install ddddocr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
    

    二、使用ddddocr

    1. 使用举例

    import ddddocr
    
    ocr = ddddocr.DdddOcr()
    with open('code.png', 'rb') as f:
    	img_bytes = f.read()
    res = ocr.classification(img_bytes)
    print('识别出的验证码为:' + res)
    

    2. 完整代码

    import os
    import ddddocr
    from time import sleep
    from PIL import Image
    from selenium import webdriver
    from selenium.webdriver.common.by import By
    
    class GetVerificationCode:
    	def __init__(self):
            self.res = None
            url = '要登录的地址'
            self.driver = webdriver.Chrome()
            self.driver.maximize_window()  # 将浏览器最大化
            self.driver.get(url)
    
    	# 获取验证码信息
        def getVerification(self):
            # 获取当前文件的位置、并获取保存截屏的位置
            current_location = os.path.dirname(__file__)
            screenshot_path = os.path.join(current_location, "..", "VerificationCode")
            # 截取当前网页并放到自定义目录下,并命名为printscreen,该截图中有我们需要的验证码
            sleep(1)
            self.driver.save_screenshot(screenshot_path + '//' + 'printscreen.png')
            sleep(1)
            # 定位验证码
            imgelement = self.driver.find_element(By.XPATH, '验证码图片的Xpath定位')
            # 获取验证码x,y轴坐标
            location = imgelement.location
            # 获取验证码的长宽
            size = imgelement.size
            # 写成我们需要截取的位置坐标
            rangle = (int(location['x'] + 430),
                      int(location['y'] + 200),
                      int(location['x'] + size['width'] + 530),
                      int(location['y'] + size['height'] + 250))
            # 打开截图
            i = Image.open(screenshot_path + '//' + 'printscreen.png')
            # 使用Image的crop函数,从截图中再次截取我们需要的区域
            fimg = i.crop(rangle)
            fimg = fimg.convert('RGB')
            # 保存我们截下来的验证码图片,并读取验证码内容
            fimg.save(screenshot_path + '//' + 'code.png')
            ocr = ddddocr.DdddOcr()
            with open(screenshot_path + '//' + 'code.png', 'rb') as f:
                img_bytes = f.read()
            self.res = ocr.classification(img_bytes)
            print('识别出的验证码为:' + self.res)
    
        # 判断验证码错误时的提示信息是否存在
        def isElementPresent(self, by, value):
            try:
                element = self.driver.find_element(by=by, value=value)
            except NoSuchElementException:
                pass
                # 发生了NoSuchElementException异常,说明页面中未找到该元素,返回False
                return False
            else:
                # 没有发生异常,表示在页面中找到了该元素,返回True
                return True
    
    	# 登录
        def login(self):
            self.getVerification()
            self.driver.find_element(By.XPATH, '用户名输入框Xpath定位').send_keys('用户名')
            self.driver.find_element(By.XPATH, '密码输入框Xpath定位').send_keys('密码')
            self.driver.find_element(By.XPATH, '验证码输入框Xpath定位').send_keys(self.res)
            sleep(1)
            self.driver.find_element(By.XPATH, '登录按钮Xpath定位').click()
            sleep(2)
    		isFlag = True
            while isFlag:
                try:
                    isPresent = self.isElementPresent(By.XPATH, '验证码错误时的提示信息Xpath定位')
                    if isPresent is True:
                        codeText = self.driver.find_element(By.XPATH, '验证码错误时的提示信息Xpath定位').text
                        if codeText == "验证码不正确":
                            self.getVerification()
                            sleep(2)
                            self.driver.find_element(By.XPATH, '验证码输入框Xpath定位').clear()
                            sleep(1)
                            self.driver.find_element(By.XPATH, '验证码输入框Xpath定位').send_keys(self.res)
                            sleep(1)
                            self.driver.find_element(By.XPATH, '登录按钮Xpath定位').click()
                            sleep(2)
                        tips = self.driver.find_element(By.XPATH,
                                                        '未输入验证码时的提示信息Xpath定位').text
                        if tips == "请输入验证码":
                            self.getVerification()
                            sleep(2)
                            self.driver.find_element(By.XPATH, '验证码输入框Xpath定位').click()
                            sleep(1)
                            self.driver.find_element(By.XPATH, '验证码输入框Xpath定位').send_keys(self.res)
                            sleep(1)
                            self.driver.find_element(By.XPATH, '登录按钮Xpath定位').click()
                            sleep(2)
                        continue
                    else:
                        print("验证码正确,登录成功!")
                except NoSuchElementException:
                    pass
                else:
                    isFlag = False
                    
            sleep(5)
            self.driver.quit()
    
    
    if __name__ == '__main__':
        GetVerificationCode().login()
        
    

    3. 验证码样例



    4. 识别结果

    可以实现:验证码识别错误后,继续识别

    三、代码说明

    本文代码中时间等待都是使用了强制等待,如有需要可对代码进行修改,可以使用显示等待。关于selenium的三种等待方式(显示等待,隐式等待,强制等待)可以参考其他博主的文章了解学习。

    总结

    对于现在已有的验证码图片都有可能具备一定的识别能力。简单来说,ddddocr 让验证码识别变得如此简单与易用,可以快速的检测出图片上的文字、数字或图标,让更多的伙伴能够快速的破解网站的登录验证码。
    如果伙伴们有其他好的 ocr 识别也可以在留言中分享出来,一起来交流吧~

    来源:PandaMan~

    物联沃分享整理
    物联沃-IOTWORD物联网 » Python 通用验证码识别OCR库:ddddocr

    发表评论