数字验证码通常用于网站或应用程序的用户身份验证和安全性保护。本文将介绍如何使用Python编写代码来破解数字验证码，以便于自动化处理验证码验证过程。

分析验证码页面首先，我们需要分析网站或应用程序的验证码页面，了解验证码是如何呈现的以及需要提交的参数。通常，数字验证码是以图片形式展示的，我们需要找到获取验证码图片的请求路径，并获取到相关的参数。
获取验证码图片使用Python的Requests库发送获取验证码图片的请求，并将返回的验证码图片保存到本地。我们需要构造正确的请求，以获取到验证码图片。

import requests

发送请求获取验证码图片

response = requests.get('https://example.com/captcha') captcha_image_path = 'captcha.png' # 保存验证码图片的本地路径 with open(captcha_image_path, 'wb') as f: f.write(response.content) 3. 使用图像处理库处理验证码图片利用图像处理库（如Pillow）对获取到的验证码图片进行处理，以便进行后续的数字识别。可以进行一些预处理操作，例如灰度化、二值化等。

from PIL import Image

打开验证码图片并进行灰度化处理

captcha_image = Image.open(captcha_image_path).convert('L')

进行二值化处理

threshold = 127 # 阈值设为127 captcha_image = captcha_image.point(lambda p: p > threshold and 255) # 大于阈值的像素设为255（白色） 4. 使用OCR库识别验证码数字使用Python的OCR（Optical Character Recognition）库对处理后的验证码图片进行数字识别，获取验证码数字。

import pytesseract

使用OCR库识别验证码数字

captcha_text = pytesseract.image_to_string(captcha_image, config='--psm 8 digits') 5. 提交验证码验证请求利用获取到的验证码数字，构造提交验证码验证请求，并获取验证结果。

构造验证请求参数

verify_params = { 'captcha_text': captcha_text, # 其他参数 }

发送验证请求

verify_response = requests.post('https://example.com/verify', data=verify_params) verify_data = verify_response.json()

获取验证结果

if verify_data['success']: print("验证码验证通过") else: print("验证码验证失败") 更多内容访问ttocr.com