python识别验证码+灰度图片base64转换图片

一、为后面识别验证码准备

1、图片base64转换为

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

上文中的base64,后面的就是包含Base64编码的PNG图像的字符串复制下来

import base64
from PIL import Image
import io

# 这里是你的Base64编码的字符串
base64_data = "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"

# 解码Base64数据为二进制
image_data = base64.b64decode(base64_data)

# 将二进制数据转换为图片
with Image.open(io.BytesIO(image_data)) as img:
	# img.show() image展示
	# 保存图片到本地
	img.save("decoded_image.png", "PNG")
	# 变成灰色图
	gray_img = img.convert('L')
    gray_img.show()

2、二值化图片

import base64

from PIL import Image
import io

# 这里是你的Base64编码的字符串
base64_data = "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAG8AAAAkCAIAAAAIOPOYAAAJ1ElEQVR4Xu2Ze1DU1xXHnaRN2qZNG/ucdtrGmU6amU5n0rE2sc3Y2PhH2owa2ulk2oxmMlPZJCYxTNSWRiPiAzWJaKGpCgiiCIjEiKggjwWiJbyRRXmzLLjIG0FeK7Cn37P3x/399u6CW1zyF98549y9v3sv3s+ee865v11A8/KfFqgd87oHzdP0p+Zp+lPzNP2pmWg6ndTTQ3V1dPUqXbtGViv193Pn5y4n9VVT6wXqLKSRTvXh3Atb7uyk69fJYqGWFhofVwdITUuzoIC2bqXAQNXWr6dt2ygxkTo61Cn+1/gQVYTRyUfp8ALdkh6j8p001qcOngMNDdHZsxQc7EbgjTcoPp4dy1NeaE5OUlycClEu9M47Wvutt6itTZ3rT/VWUfJP3TgaLf671JapTvGrqqtp0yaVgLS336aaGnWKF5oZGdqEXbuoooLnYN2yMiospMFB/k7gmPBQDPjjJloQRov+Q6aLZL2lrnNPGmiiY99malFfoAITdfyXHLfYVbuKqSCQjtznevRFas9XJ/pJONevvsp7fP11OnmSAx3CXVUV08jKoqAgzbcUf1Jp3rpFb77JQz/8kCEqTo4vBEAzm2nta1pPvZXKbtKmXHoknPv9I+cknX6CeUV/idoucc9oN9lz6GaBdsDtZop9mAeA+O1W98l+0PAw7xS7w0EEhIQEzXuERUZSba02ICSEJib0iSrNCxe0LwThVkxQrKCCFu4nk0n7eOqUNjHPxkD946G1R7XjXB3BHyv3MVbRA3/Me4UcA+yVcFv0nHmSJh3qCi4NOYbqe+tL7aWXbZfzW/LzrHlmq1kxdNZ0qyf20iXeGvaI46j4k7CdOyk7W2vn5OgTVZoYhxGHDnEW8lyF/0YybZ4KBYGuL0rq72Y+8n5Q8uOMCclnclwna7S0ZeScoOJ/ah9LtqorEG0zb1tyZMniw4t9sYOfHTTO3bOHtxYRwbuTOw0NpaYmLnLER/isaGzZok9UaQqXvnyZYmL0hY4fp74+F0oTLYqkrCr9UYTLe4RKb9KP/q1/nKW6yzVGRcE0Pkzx31FRCquNYQ+N+Qq3ox+k4XZlGd9RwjC4a7hLzhXJJzeXI6PYJrD0uWKMpIlIKhNy19RUlaYYAZoIFhIZHB4FV6Arjjy4jyqv6Y+Mvjno4Kf3qqsfaLzsudSUokKU9smveXBmgPbR8i9lmadjngamhKqEzMbM9Lr0rKasnOYc4xnPbsqGLYtdJoBeab0i54rMkZrKEU9sMypKewTHEj3AKoMAUpaQSvPwYX4cHs65e8cOndprrrQDr4b3pZr1/uRkfa5/fDPrzxqgsV7K+asbwY+XcBlfsZvbSOvjI1QWqj3KXK0s89zx58AosijyqainPJ3R0z61fSrn7t+vb1CYoCljpeAjnyIpCak06+u1ESdOcGpDQZCWxpPF14Xjj8gYdFRfCF4sZYybA2N0tZPMNjrfSGkN9Ek9nalTDZ2oB1Sl/oLpIGhCp36mozz2LRpxXRhQh4qenkqqj9faiT9xX4VeTHnRE9kMVmIvkXMBQaZZSRN+I9o4oDipSL/yaefUBU2lCcnSHfU50hGyPE56cTHnJYeDs/aThjsSClIhY05/OZ3u28OlqC+22az/aZYoM1FjQnELuX30a/xv5VQQQf0kCKJmQqkk2kfu536DkFg8kc1g1n6rcbrZzNsPdKUKRE+kILHf994ju53a2/UggCArb9teaN65Q3v36ryMVlrKAw5MxQ5YYYmXevN+n1HCMNh+2/DnY77MdOriuB31gA5rVM8SWmdLGg00am3YaI8+gMgx4QhICvCk5tU2hDzTsGljb0aGc9LtK5HCARUoAae5md59VyeAQyzlhSYEHzxqOM7ScGmFEJ5lz6NbvdyFHvqAMYUXU9J1OmahUzWUWut2xlNq2B7erwG92KTPZXBA03ya27g+ClLnnjGMmKKJwh63I0mzfyoXuIQKyZPadBaet7cvK6vOZLr+0kuOdrU8gHA0A11uiMuPyRUERFKBhxrfV3inKWSzcXTYvZs2bNDc/vx57sdNS9KUJ92o70cwo+A8emCf6oleLb3RMDn264ym4SS3ZdxUKkrR2VOhn3pYh56UabYVUmdiomXlyglc+NwlCyOUnHLvQIkYaNRMNI1KSuL5uKJC8fF3ofnzaJXXzJbbYpic8GNGU+2qvC78XiNVM1WhCIlOJH2kdUnzRrZxyAwVUtL2V84mhk1XIdnCwtoOHDAuJSTeqOGqvn27tndjrS3kK82PPuL5+a6XDMY3TF5pIrF4IpvBaowR7+xvGE3RP7hduVcjJVxVaPIO98Q9wm0AlTRt6fqYe6iQRpubLatWGZcSEkkcATQ9Xdu7yaS+l/OVprhsCceOjb0LzbEJ+mWsikwx1PkLw7k+RQHg9gL6ygZGA6+Euko0UjKhQ/213CMiKWKlpIlq36BZV0iTDkf50qXGpYSw90BXpYmbj2mqfkI8NcpXmsLPy8u5fVeaUMcQ/TaBfhVHEaWUbeUcNTr9K2s3NSYxGlwZkWEQFpMe44+nn+CLuRBunOj5bDO32zJ1mkNub8dmXSGN2WxVK1calxJqbeX9ou5G8pDv0UValvKVprhx1tVx2xeasxcgHv0q07l+iD/WRGuwzv2O7+ZlO/g1Enui69WNuBfBEn7ovgpXSGs+XuNJzWhLo5cuj1v+fMLzKACcUyekPTrahszrIdROGzfqGxeWkuI2xleaolhF4UpzTRPK/xsDgleyPzrp0p90BxSGXC82n75C68n5i7oILk0jvevS1q09sza5OrnoRpF90A7E3H/xIoohdbRLY3Z75YoVY9P8qIAbpPHXHVxtlGrKV5pivqgcjDQrK9WRftCgVavhRSqfdLAPAi6K+ePfo9w12qEeaNJewsMaEtyXmEko0VFXohhS+sdu3KgOCOg67Sp1p5GxQgoKmm3cFPMRMnC/fP99fUWLRR3pH4kjfOybNHRDfaTJSeeWayhP/IAmxtTnMwolOoIjTvRIQwM+jlqt7VFRlc8+24WbyYwS2Vja+vV023CR85WmeIfkaZ6/NPlHOOMX/8Ckkh+nAd6wmxz9lLFKP/hNhhdZPgslOupKS0BA6eLFltWrQXa6A26UeOOZk6P9aqQQ8JWmqDc9zYf/wGyFyjxjJcPCAcfpxqkHNctBMr9MMQ/pKAs3qhPnUlu28K537dIJWK36U19pwp/FQkZDKB8dVUf6VU6yHKDYb+jsjIYbfVmoOmOOJX43kxYczLleyleaUHc3v98MCdHu7DBvhcQc6M4g1RyhzBfo5CL+uQ2uikb+On5z/LnL6eRfOEJDufAEykbjG4b/i+a87qp5mv7UPE1/ap6mP/U/Jy5/g8V/0ucAAAAASUVORK5CYII="

# 解码Base64数据为二进制
image_data = base64.b64decode(base64_data)

# 将二进制数据转换为图片
with Image.open(io.BytesIO(image_data)) as im:
    img = im.convert('L')
    pixels = img.load()
    for x in range(img.width):
        for y in range(img.height):
            # 可以适当调大这个200
            if pixels[x, y] > 200:
                pixels[x, y] = 255
            else:
                pixels[x, y] = 0
    img.show()

二、识别图片上内容(ddddocr库)

由于本人python版本问题pip出现了 就不进行验证了
在这里插入图片描述
链接

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/290908.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

提供电商Api接口-100种接口,淘宝,1688,抖音商品详情数据安全,稳定,支持高并发

Java是一种高级编程语言,由Sun Microsystems公司于1995年推出,现在属于Oracle公司开发和维护。Java以平台无关性、面向对象、安全性、可移植性和高性能著称,广泛用于桌面应用程序、嵌入式系统、企业级服务、Android移动应用程序等。 接口是Ja…

软件测试方法分类-按测试对象划分

接上一篇,下来我们再细讲,第四个维度的分类, 软件测试方法分类-按测试对象划分 本章节重点介绍非功能测试的相关知识,因为功能测试的基本在之前的分类都是有涉及的。 一、非功能测试 1,性能测试(Performance Testing) 检查系统是否满足需求规格说明书中规定的性能。 …

Clion STM32 开发环境配置教程

Clion STM32 开发环境配置教程 STM32 CubeMX(6.5) 下载固件库 若固件库还未下载,可在启动界面点击,INSTALL/REMOVE下载所需要的固件库 选中对应固件库,点击Install即可 Clion(2023.3.1) 略 …

从零实现一套低代码(保姆级教程) --- 【14】实现头像组件和徽标容器

前话 文章开始前&#xff0c;先解决一下之前的某个错误。 在InputComponent中&#xff0c;如果是弹窗类型的组件&#xff0c;我们点击按钮会把ModalComponent组件弹出来。同时&#xff0c;我们要把key传进去。 return (<div>{getComponent()}// 把valueKey穿过去<Mo…

Java集合框架和泛型

1.Java集合框架 架构图&#xff1a; Java的集合框架是一组用于存储和操作数据的类和接口。它提供了各种数据结构&#xff0c;如列表、集合、映射等&#xff0c;以及用于操作这些数据结构的算法和工具。Java集合框架位于Java.util包中&#xff0c;并且是Java编程中常用的核心组…

软件质效领航者!ONES 获中国信通院「软件质效技术创新」优秀案例奖

近日&#xff0c;由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会联合主办的 2023 系统稳定性与精益软件工程大会-AI 赋能软件质效专场暨云上软件工程社区年会在北京召开&#xff0c;会上正式公布了第二届「软件质效领航者」优秀案例的评选结果。 凭借产品及服务的成熟度、典范性和…

thinkcmf 配置移动端模板

1.找到tinkcmf/data/config/template.php 文件 cmf_moblie_default_theme > cffff_m, 2. 找到thinkcmf/vendor/thinkcmf/src/common.php // $theme config(template.cmf_default_theme);if (cmf_is_mobile()) {$theme config(template.cmf_moblie_default_theme);} el…

python股票分析挖掘预测技术指标知识之均线指标详解(6)

本人股市多年的老韭菜&#xff0c;各种股票分析书籍&#xff0c;技术指标书籍阅历无数&#xff0c;萌发想法&#xff0c;何不自己开发个股票预测分析软件&#xff0c;选择python因为够强大&#xff0c;它提供了很多高效便捷的数据分析工具包。 我们已经初步的接触与学习其中数…

计算机毕业论文内容参考|基于区块链技术的电子健康记录系统的设计与实现

文章目录 摘要前言绪论课题背景国内外相关研究课题内容区块链技术介绍系统分析用户需求分析系统设计系统实现系统测试总结与展望摘要 本文介绍了基于区块链技术的电子健康记录系统的设计与实现。该系统旨在解决传统电子健康记录系统存在的数据安全性、数据隐私性和数据互操作性…

【springboot+mybatis实现CURD模版项目-Jesus】

springbootmybatis实现CURD模版项目-Jesus STEP 1 项目创建 1.1 新建Spring Initializr项目   1.2 选择需要的依赖 springboot有2.7.2直接选272STEP 2 配置更改 2.1更改maven配置   2.2 检查项目配置jdk、sdk、jre版本一致   2.3 检查pom文件&#xff0c;Maven-Reload pr…

鸿蒙OpenHarmony技术—消息机制实现

用户态应用发送消息到驱动 用户态主要代码 struct HdfIoService *serv HdfIoServiceBind(SAMPLE_SERVICE_NAME);......ret serv->dispatcher->Dispatch(&serv->object, SAMPLE_WRITE_READ, data, reply); if (ret ! HDF_SUCCESS) {HDF_LOGE("fail to sen…

通往人工智能的 Go 之路

Agency 该库旨在为那些希望通过清晰、高效且符合 Go 语言惯例的方法来探索大型语言模型&#xff08;LLMs&#xff09;和其他生成式人工智能的开发人员而设计。 特点 纯 Go 语言&#xff1a;快速、轻量级&#xff0c;静态类型&#xff0c;无需涉及 Python 或 JavaScript编写清晰…

人工智能趋势报告解读:ai野蛮式生长的背后是机遇还是危机?

近期&#xff0c;Enterprise WordPress发布了生成式人工智能在营销中的应用程度的报告&#xff0c;这是一个人工智能迅猛发展的时代&#xff0c;目前人工智能已经广泛运用到内容创作等领域&#xff0c;可以预见的是人工智能及其扩展应用还将延伸到我们工作与生活中的方方面面。…

gradle --腾讯国内镜像源

distributionUrlhttps\://mirrors.cloud.tencent.com/gradle/gradle-7.3.3-bin.zip 1.进入到自己工程目录下的wrapper文件夹。 2.编辑gradle-wrapper文件 使用https://mirrors.cloud.tencent.com/gradle/gradle-4.6-all.zip来代替原来的 https\://services.gradle.org/distri…

高精度、大电流、低压差电压调整器芯片 D2632,可以用于电池供电设备等产品上

D2632是一款高精度、大电流、低压差电压调整器。主要作为电源装置提供高效的电压调整。 最大输出电流可达3A&#xff0c;并且外接器件少&#xff0c;拥有输出电压(ADJ) 可调特点。 主要特点&#xff1a; 1. 低压差(满载350mV); 2. 地电流小; …

Oracle导出CSV文件

利用spool spool基本格式&#xff1a; spool 路径文件名 select col1||,||col2||,||col3||,||col4 from tablename; spool off spool常用的设置&#xff1a; set colsep ;    //域输出分隔符 set echo off;    //显示start启动的脚本中的每个sql命令&#xff0c;缺…

利用Embedding优化搜索功能

我们继续用Gemini学习LLM编程之旅。 Embedding是一种自然语言处理 (NLP) 技术&#xff0c;可将文本转换为数值向量。Embedding捕获语义含义和上下文&#xff0c;从而导致具有相似含义的文本具有更接近的Embedding。例如&#xff0c;句子“我带我的狗去看兽医”和“我带我的猫去…

Mysql 动态链接库配置步骤+ 完成封装init和close接口

1、创建新项目 动态链接库dll 2、将附带的文件都删除&#xff0c;创建LXMysql.cpp 3、项目设置 3.1、预编译头&#xff0c;不使用预编译头 3.2、添加头文件 3.3、添加类 3.4、写初始化函数 4、项目配置 4.1、右键解决方案-属性-常规-输出目录 ..\..\bin 4.2、生成lib文件 右…

MAC 签名证书替换

1.概述 在用开发者签名过期后导致签名失效&#xff0c;需要更新证书 当过期时&#xff0c;点击证书时显示“此证书无效” 2.证书分类 3.登录 首先登陆Apple Developer官网开发者账号登陆。登录网址Apple Developer点击Account输入账号登录 4.需要的证书 本司现阶段只在MacO…

客服智能管理系统是如何应用的

客服系统有很多种类&#xff0c;针对不同场景的客服使用的客服系统也不同&#xff0c;如有网店里的在线客服、实体店里的电话客服、网站上的在线客服、公共服务型的热线客服、售后服务客服等等。所谓客服智能管理系统就是一种可以把多个客服场景都管理起来的系统&#xff0c;提…