1.Python破译12306像验证码！图片据说12306验证码是验证最难破解的？
2.Python OpenCV 过点击式和滑动式图形验证码的校验
Python破译12306像验证码！据说12306验证码是码源码最难破解的？
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片图像验证码问题，特别是验证针对网站的挑战性验证码。本文将详细阐述开发工具、码源码尊悦汇源码相关模块及安装步骤、图片项目介绍、验证代码实现和最终的码源码运行效果。
开发工具包括Python 3.6.4，图片以及一系列的验证Python模块：requests、opencv-python、码源码numpy、图片it联盟源码keras、验证tensorflow，码源码以及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，tiled源码分析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、webpy源码阅读获取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，pe注入源码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。
Python OpenCV 过点击式和滑动式图形验证码的校验
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。完成验证后，系统会提供token，此token是发起正常请求所必需的。
文章源码地址：github.com/ThinkerWen/C...
以下是验证码的截图：
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点击坐标发送至完成验证码的接口，即可获取到token。因此，现在的目标是提取坐标。
观察发现，这个验证码相对简单，因为它没有图案扭曲，所以通过率较高。同时，我也回忆起之前解决滑动验证码的方法（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。
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。
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