基于OCR的验证码识别与算术运算解析实践
基于OCR的验证码识别与算术运算解析实践
在当今的网络环境中,验证码作为一种常见的安全机制,广泛应用于各种网站和应用中,用于防止恶意自动化攻击。然而,对于一些特定场景,如自动化测试、数据抓取或学术研究等,能够自动识别和解析验证码具有重要的价值。本文将介绍如何使用OCR技术结合算术运算解析,实现对包含算术运算符的验证码的识别与求解。
1. 项目背景
验证码通常包含字母、数字、特殊符号等字符,有时还会包含算术运算符,如加号(+)、减号(-)、乘号(*)和除号(/)。这些验证码的目的是让用户手动输入正确的结果,以证明其是人类用户。然而,对于一些自动化任务,手动输入验证码是不现实的。因此,我们需要一种方法来自动识别和解析这些验证码。
图片类型
2. 技术选型
为了实现验证码的自动识别与解析,我们选择了以下技术栈:
- OCR技术:使用
ddddocr
库进行验证码的字符识别。ddddocr
是一个开源的OCR库,具有较高的识别准确率和速度,特别适合用于验证码识别。 - Python语言:Python是一种广泛使用的编程语言,具有丰富的库和工具,适合进行快速开发和原型设计。
- 算术运算解析:使用Python的
ast
模块和operator
模块,对识别出的算术表达式进行安全解析和计算。
3. 代码实现
以下是实现验证码识别与算术运算解析的完整代码:
import re
import ast
import operator
from pathlib import Path
from ddddocr import DdddOcrclass CaptchaSolver:def __init__(self):self.ocr = DdddOcr(det=False, ocr=True, show_ad=False)# 第一次映射:字母→数字 + 清理self.fix_map = str.maketrans({'x': '*', 'X': '*','d': '/', 'D': '/','t': '+', 'T': '+','s': '-', 'S': '-','o': '0', 'O': '0','l': '1', 'I': '1', 'i': '1','z': '2', 'Z':