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会用到的库的
1、selenium的webdriver
2、tesserocr或者pytesseract进行图像识别
3、pillow的Image进行图片处理
from selenium import webdriver import tesserocr from PIL import Image
tesserocr的安装.
获取验证码图片方法1:
def get_code_image(file_name): driver.save_screenshot(file_name) # 截取整个屏幕并保存 code_element = driver.find_element_by_class_name("verify_code_img___1Mei_") # 定位到验证码元素 left = code_element.location['x'] # 定位到截图位置 top = code_element.location['y'] right = code_element.size['width'] + left bottom = code_element.size['height'] + top im = Image.open(file_name) # 从文件读取截图,截取验证码位置再次保存 img = im.crop((left, top, right, bottom)) img.save(file_name) return file_name
获取验证码图片方法2:
def get_code_image(file_name): code_element = driver.find_element_by_class_name("verify_code_img___1Mei_") # 定位到验证码元素 code_element.screenshot(file_name)
注:此方法截图时屏幕会闪动,可能引发bug,如下图,目前没有解决
处理验证码图片
def deal_code_image(file_name): image = Image.open(file_name) # image.show() #查看处理前的图片 # 处理图片去除干扰 # 将图片转化为灰度图像 image = image.convert('L') threshold = 90 # 设置临界值,临界值可调试 table = [] for i in range(256): if i < threshold: table.append(0) else: table.append(1) image = image.point(table, '1') # image.show() #查看处理后的图片 # 1:使用tesseract库识别图片中的验证码 # res = tesserocr.image_to_text(image) # 2:使用pytesseract库识别图片中的验证码 res = pytesseract.image_to_string(image) # print(res) #查看识别出来的文案 res = res.replace(" ", "") #去除结果中的空格 return res
处理前的图片,有干扰,无法识别
处理后的图片,基本可以识别
识别结果不一定准确,如果验证码输入错误,可以点击换一张图片再次识别,多次尝试,本次不做说明
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年07月06日
2024年07月06日
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