Python+Selenium+PIL+Tesseract自动识别验证码进行一键登录

本文介绍了Python+Selenium+PIL+Tesseract自动识别验证码进行一键登录,分享给大家,具体如下:

  • Python 2.7
  • IDE Pycharm 5.0.3
  • Firefox浏览器:47.0.1
  • Selenium
  • PIL
  • Pytesser
  • Tesseract

扯淡

​ 我相信每个脚本都有自己的故事,我这个脚本来源于自己GRD教务系统,每次进行登录时,即使我输入全部正确,第一次登录一定是登不上去的!我不知道设计人员什么想法?难道是为了反爬机制?你以为一次登不上,我tm就不爬了?我要是不高兴了,信不信秒秒钟访问你1000+让大家都上不去咯~咳咳,有点跑题了。

Talk is cheap, Show me the code

自动识别验证码模拟登陆,注意是自动,一键登录,不是那种扫出验证码,然后手动输入登录!首先来代码实现吧!

# -*- coding: utf-8 -*-
#Author:哈士奇说喵
from selenium import webdriver
import os
import pytesser
import sys,time
from PIL import Image,ImageEnhance

#shift+tab多行缩进(左)
reload(sys)
PostUrl = "http://yjsymis.hrbeu.edu.cn/gsmis/indexAction.do"

driver=webdriver.Firefox()
driver.get(PostUrl)


i=0
while 1:#sb登录系统,即使输对所有消息还是登不进去的,需要登录两次及以上

  i=i+1
  try:
    elem_user = driver.find_element_by_name('id')
    elem_psw = driver.find_element_by_name('password')
    elem_code = driver.find_element_by_name('checkcode')
  except:
    break
  #-------------------对验证码进行区域截图,好吧,这方法有点low------------------
  driver.get_screenshot_as_file('C:\Users\MrLevo\image1.jpg')#比较好理解
  im =Image.open('C:\Users\MrLevo\image1.jpg')
  box = (516,417,564,437) #设置要裁剪的区域
  region = im.crop(box)   #此时,region是一个新的图像对象。
  #region.show()#显示的话就会被占用,所以要注释掉
  region.save("e:/image_code.jpg")

  #-------------------------------------------------------------------

  #--------------ImageGrab.grab()直接可以区域截图,但是有bug,截图不全-------
  '''
  bbox = (780, 0, 1020, 800)
  img = ImageGrab.grab()
  img.save("E:\image_code.jpg")
  img.show()
  '''
  #-------------------------手动输入验证码:适用范围更广,但不够方便------------------------------
  '''
  response = opener.open(CaptchaUrl)
  picture = response.read()
  with open('e:/image.jpg', 'wb') as local:
    local.write(picture)
  # 保存验证码到本地

  #------------对于不能用pytesser+ocr进行识别,手动打开图片手动输入--------
  # 打开保存的验证码图片 输入
  #SecretCode = raw_input('please enter the code: ')
  #----------------------------------------------------------------------
  '''

  #--------------------图片增强+自动识别简单验证码-----------------------------
  #time.sleep(3)防止由于网速,可能图片还没保存好,就开始识别
  def image_file_to_string(file):
    cwd = os.getcwd()
    try :
      os.chdir("C:\Users\MrLevo\Anaconda2\Lib")
      return pytesser.image_file_to_string(file)
    finally:
      os.chdir(cwd)
  im=Image.open("E:\\image_code.jpg")
  imgry = im.convert('L')#图像加强,二值化
  sharpness =ImageEnhance.Contrast(imgry)#对比度增强
  sharp_img = sharpness.enhance(2.0)
  sharp_img.save("E:\\image_code.jpg")
  #http://www.cnblogs.com/txw1958/archive/2012/02/21/2361330.html
  #imgry.show()#这是分布测试时候用的,整个程序使用需要注释掉
  #imgry.save("E:\\image_code.jpg")

  code= pytesser.image_file_to_string("E:\\image_code.jpg")#code即为识别出的图片数字str类型
  print code
  #打印code观察是否识别正确


  #----------------------------------------------------------------------
  if i <= 2: # 根据自己登录特性,我这里是验证码失败一次,重填所有,失败两次,重填验证码
    elem_user.send_keys('S315080092')
    elem_psw.send_keys('xxxxxxxxxx')

  elem_code.send_keys(code)
  click_login = driver.find_element_by_xpath("//img[@src='main_images/images/loginbutton.gif']")
  click_login.click()


#time.sleep(5)#搜索结果页面停留片刻
#driver.save_screenshot('C:\Users\MrLevo\image.jpg')
#driver.close()
#driver.quit()

Show Gif ( :

第一次放动图,心理还有点小激动~

遇到问题及解决方法

1:验证码取得问题,因为每次刷新之后验证码动态刷新,所以如果不采用cookie的话(我还不太会用cookie),根本捉不到元素,这个我在下篇文章中采用cookie来登录的,但不是调用浏览器,这个跑远了,下次说。

1:解决方案:用了driver.get_screenshot_as_file方法,机智的进行全截图,然后采用PIL中的crop进行再截图操作,可能有人会说,为什么不采用ImageGrab.grab()函数来做,好吧,因为这个函数在win10上尽然!截不了全图!!自己试了才知道,btw,我的分辨率1920x1080,难道和分辨率有关?反正这个我截了好久都没有成功,到最后才想到,截全部看看,结果,tmd只有一半,我说怎么都找不到要截图的部分!

2:验证码验证错误率高问题

2:解决方案,采用PIL强大的图像处理功能,我先将图片二值化,本来是蓝色字体的,,然后再进行对比度强化来锐化图片,然后再调用Tesseract.exe进行处理,提高的识别精度不是一点两点:看图比较,左1是用cookie抓的原图,右边是全景截图,再定位截图,再进行二值化和锐化处理的图,本来我想着用matlab做图像识别的,但是想想还要调用,感觉有点麻烦。。。

Python+Selenium+PIL+Tesseract自动识别验证码进行一键登录_第1张图片

3:调用Tesseract.exe问题

3:解决方案因为程序执行图像识别需要调用Tesseract.exe,所以必须把路径切到有这个exe的路径下,刚开始,以为和包依赖,结果根本没有识别出任何图!折腾一个多小时才写好验证码识别的问题―-单独测试的确很重要,记一笔!

4:登录失败问题�Cmdzz学校教务系统二次验证

4:解决方案,写了一个while循环,把主程序很大部分都扔进去了,目的也很明确,如果第一次登录失败,再重复进行登录,注意采用try试探元素是否仍然存在,except来抛出break结束循环,因为登录成功后,比如说driver.find_element_by_name('id')是不存在的!所以当这个元素在登陆后的界面找不到时,那就说明登录成功,ok,跳出循环,进行下一步操作。

5:明明图片已截取,为什么没有识别

5:解决方案,这个我真的没想到,我一直以为可能因为save时候还没下载好,导致库中没有这张图,那就不能识别,但是我用time.sleep函数让它停下来缓缓,还是不行,我就很无语了,想了半天,可能是因为图片被占用!因为我有一个img.show()函数,为了检测有没有截取到标准的图,然后show之后这个图像就被占用了!就像你在编辑word时候,是无法删除word文档一样!果然在注释掉show之后,一切可行,真是差错查了小半天啊!!

6:元素一切就位,为什么不执行操作

6:解决方案,这个有点脑残了,不过的确是我遇到的,还是记上一笔,然后骂自己一遍sb,没有click()你让它怎么处理!!!就像用cookie登录时候还有个ENTRY呢!

7:两次验证失败后,用户名重复累加

7:解决方案,直接加了个变量,计数循环次数,观察到只要超过两次没有登录上,就会累加登录名和用户密码,直接写了个if进行判断,完事!

8:im.crop(box)裁剪区域选择困难症

8:解决方案,多试几次,反正我是试出来的。。。。当然,你点击图片进行审查元素时候,可以看到图片大小,那么,你就可以知道横纵坐标差值多少,但是大范围区域还得自己试,如有更好的办法,请告知,以下为我截图实验次数,次数30+

Python+Selenium+PIL+Tesseract自动识别验证码进行一键登录_第2张图片

9:导入不了Image,ImageEnhance

9:解决方案,因为PIL用的是第三方库,所以,采用的导入方式是这样的,多看看官方文档就可以,官方描述如下
Usefrom PIL import Imageinstead ofimport Image.

10:找不到应该键入的元素

10:这个问题,请单击要输入的空白处右键,审查元素,就可以看到,然后根据driver.find_element_by_各种方法来定位元素,如果输入进行了隐藏,在当前页面找不到怎么办,就像如下图,需要先点击我的图书馆,才能看到输入的账户和密码,那么先找我的图书馆的元素,进行click操作,之后再找元素,一句话,把自己想成浏览器,阿不,把python想成浏览器。。。。。

上图的代码我也放上,大同小异,比有验证码的简单,但是多了一个click操作。

# -*- coding: utf-8 -*-
#Author:哈士奇说喵
from selenium import webdriver
import time
import sys


#shift+tab多行缩进(左)
reload(sys)
PostUrl = "http://lib.hrbeu.edu.cn/#"
driver=webdriver.Firefox()
driver.get(PostUrl)

elem_user = driver.find_element_by_name('number')
elem_psw = driver.find_element_by_name('passwd')

#选择我的图书馆,点击后才能看到输入账号密码
click_first = driver.find_element_by_xpath("//ul[@id='imgmenu']/li[4]")
click_first.click()
elem_user.send_keys('S315080092')
elem_psw.send_keys('xxxxxxxx')

#点击登录
click_second = driver.find_element_by_name('submit')
click_second.click()

time.sleep(5)
#登陆后选择
click_third = driver.find_element_by_xpath("//*[@id='mainbox']/div/div/ul/li/a")
click_third.click()

time.sleep(5)#搜索结果页面停留片刻
#driver.save_screenshot('C:\Users\MrLevo\image.jpg')

driver.close()
driver.quit()

 最后

(虽然我知道以后肯定会再补充):断断续续差不多两天时间来实现这个操作,虽然对大家来说应该不算难,但是对自己还是有蛮大提升的,对selenium有了基本的概念和操作,对PIL也进行了使用,还有ocr的调用,虽然调用firefox来执行操作表面上看起来很酷炫,但是执行效率和占用内存是很大的内伤,但作为可视化的模拟浏览器登录,这点做的还是十分绚丽的。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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