爬虫挑战。。求支援

开源 OCR ？

@feather12315 这个就远了。有想过用机器学习来做，成本太高。

手动写下这些 class 与 数字的关系。。。哎

赞楼主的好心态，围观后续的解决方案

还有图片不一样。。。也是醉了

@magicdawn 你刷新下看看， class 也是不一样的。。。

他后端应该有详细的数字标点转图片的解决方案。
通过字符集模板图片+css 浮动来控制显示的字符。

连着标点位置 css 、标点 png 和 html 一起拿下来，存好对应关系，在 html 里抓出目标文本，在有标点的地方做好标记。

纯数字+标点的图，但做 OCR 的话，正确率很高的。也可以做另一个服务进行二次处理，每 4-6 个字符扔给验证码识别服务里去做识别。正确率也很高。

@iannil
嗯，有这个思路。已经下载 tesseract 准备尝试了，看看效果吧:)

可变这个我找到了这个，是一个 jsonp 请求，数据都在这个里面

curl 'http://code.bankrate.com.cn/getProductData/financing_gRrgLT98?pos=detail' -H 'DNT: 1' -H 'Accept-Encoding: gzip, deflate, sdch' -H 'Accept-Language: zh-CN,zh;q=0 .8,en-US;q=0.6,en;q=0.4,zh-TW;q=0.2' -H 'User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.87 Safari/537.36' -H 'Ac cept: */*' -H 'Referer: http://www.yinhang.com/licaichanpin_gRrgLT98.html' -H 'Cookie: yinhangphp=3d875ac5e500d51a632d4959018a0ed9; uuid=NDc0ODQxMjg0|1459423300|c0639c96 ddb05e0ff90a9e021cbea2d93f6917f5; origin_referer="http%3A//v2ex.com/t/267702"' -H 'Connection: keep-alive' -H 'Cache-Control: max-age=0' --compressed

里面包含了 css 地址， css 地址跟 bg 地址部分相同

拿 css 的背景图片 + class 的 background-position 去切割图片，然后拿去 ocr 识别。好复杂的说。

有 splinter 啊

它的 css 和字符集模板图片是同名的，也就是说当我需要以图片的形式显示一个文字或标点符号的时候，我只要随机从几个样式中选出一个就可以了。也就是说同一份 css 文件下，一个 css class 就代表一个字符。

它给出的图片是静态资源，也就是说这样一份随机生成的样本数量应该是有限的。文件名是 584**，样本数量应该也就是（ 26+26+10)的平方个样本。

可不可以人肉破解几个拿到已知的数字或符号，在抓取足够的符号样本，然后去其他页面进行穷举。

给我三个小时 我看看能不能帮上点忙

@ 3dwelcome
让算法大师给你解一下

这个确实挺有意思的

我觉得爬虫嘛,未必要真爬成文字
他图片你就解析图片成 HTML 存好了
根据他的图片和位置关系,把图片切出来.

反推的难度我感觉有点大.

mark.

mark
看起来挺麻烦的

OCR 可能是最简单的方法了，图片和 css 可以随机生成的
http://code.bankrate.com.cn/getProductData/financing_gRrgLT98?pos=detail
这是获取数据的接口，除非能直接看见接口代码，不然就是瞎猜了

试了下，浏览器禁止 JS 以后，显示正常文本

CSS 与 PNG 图片是一一对应的，只能通过 CSS 位置再切字符图片做 OCR 处理
这个 OCR 已经很简单了，转成位图多少个字符做多少个模板，(还可以使用相似度匹配算法，基本上 100%正确)
对字符做 OCR 后可以得到一张 CLASS 对应字符的表

20L 方法亲测有效...

用 20L 方法，产品成立日期和起购金额之类数据是显示不出来的。

这部分是直接服务器传过来 css 和 html ，转换成图片之前的原始数据应该一开始就不在客户端。

不管怎样都要处理图片。

OCR 感觉清晰度可以，训练下模型应该可以用（ wan ）

这种黑白数字 OCR 是最简单的。以前我用 tesseract 试过，可行。

写着写着就厌倦了
https://file.io/z6QI7F
先用 binarization_spec()二值化图片
再用 cut_images(图片文件,css_parse_spec(对应 CSS)) 切图
然后 compare_picture(load_image(切好的小图))

pHash 可以试试能不能简化图片识别

@domty 不想当人肉。。

@feather12315
@sohoer
@WildCat
@sjlee
@icedx
@sunchen

ocr 效果不好，不太懂图片预处理的事情，大家有思路么？

@icedx 链接挂了~

@pimin 这个思路棒，不过在我的场景下不适合，数据库索引就跪了。。

@pimin 将图片部分之间切成图片是可行，但是 很多时候 爬出来的数据时要做 查询的。

楼组

我觉得 可以 找出 css 里面的规律 然后 对应起来
http://b1r.cn/dicss/584vX.css

@gkiwi

那些图片的数据貌似在渲染后网页上有固定位置，或者你可以把要爬的网页截屏，再把想要的数据抠出来，然后 OCR 就简单了。

我直接 curl 就获取到内容了啊？不需要特殊处理就能拿到全部数据。它用图片混淆是为了防止人用鼠标复制内容的，不是为了防搜索引擎或爬虫的，这站点 seo 做的挺好的。

就是你想太多了吧？

@gkiwi 楼主 QQ 多少

用 phantomjs 或者 QWebkit 渲染页面

然后能拿到一个 css 地址
可以推导出含有字符图片的地址
先用 binarization_spec()二值化字符图片
再用 cut_images(二值化后的字符图片文件,css_parse_spec(对应 css)) 进行切图
然后用 load_image(切好的小图)) 得到一个 list
然后 compare_picture() 进行对比 得到一个 list
根据 list 包含的文件名 就能知道相应的 css ID 对应的是什么数字

@icedx

Q: base64.b64decode('MTUwNjA0MTAwMA==')

谢谢！看了你的代码，差异的地方在于 图片识别的我用的是 tesseract （效果不如预期），看你的是利用 ximage_str 直接计算图片二值化后的相似度，这个应该会好很多，毕竟取_max 至少是不会出现 tesseract 中识别不出啥的情况。明早起来我试试看！

@ysmood 仔细瞅瞅数据，可以看到 curl 拿到的，部分数字是没有的，文字都是存在的。他图片化的只有标点和数字。这样子对 SEO 和网站自适应都有好处

楼主，如果提供识别率>90%的解析 API ，你愿意付费吗？

mark

mark 一下吧。刚开始做爬虫。

本站监测到来自您这个 IP 地址不友好的访问行为。暂时对来自这个 IP 的访问请求进行了限制。如您对银率网的数据有合作意向，请提交如下申请，本站将据此决定是否解除限制或商谈合作方式：

只好写个本地的了
https://drive.google.com/file/d/0B3Y1POZM1XkEeTh6bFlXbDVIWkU/view
把图片和对应的 css 放到 test 目录里
然后调用 learn.py 里的函数
test('test'+os.sep+'584Gh.css','test'+os.sep+'584Gh.png')
第一个填 css 路径 第二个填图片路径
识别率应该是 90%

已提交 pr

我试了一下 scrapy shell ，直接 view content 完全和网站一样啊。
20L 说的禁用 js ，我觉得这都是写爬虫的基本第一步了吧，肯定不能让爬虫取解析 js 。

说白了，我真不知道楼主碰到了什么问题。

好吧，原来是几个基金信息那里有猫腻，研究一下。

我看到和 20L ， 34L 的一样，源代码中都是可以直接看到所有数字和图片，只是用 js 替换了一下，防止复制而已

@ysmood 具体是哪部分数字没有，都有的吧？根本就不需要用 phantom 去渲染页面

我忽略了部分数据， js 只是替换部分，头部表格内的数据依然是图片

他的背景图片都做了干扰，但干扰的不太厉害，这和破解验证码一个道理了

搞这玩意，浪费时间和金钱嘛，这里不是有一样的数据吗？ http://xueqiu.com/S/FP7233387300

如果愿意花钱的话，可以参考人工打码解决方案，我觉得是最快的。

期待楼主新的解决方案，看了帖子，有了很多思路，同时，假如返回的是矢量图片，那效果怎么样？

@shenghe 23333

美团也是这样的, 金额都是数字图片, 太恶心了

学习很多思路

我测试了 @icedx 给的代码，裸眼了几个结果，感觉都 ok ，其实主要是数字没问题就好了。谢！！！

@rale 可以考虑把矢量图转换为位图再处理。。不过不清楚矢量图文件格式是否有更简洁的途径。

@RangerWolf 只是临时性质的任务，已经搞定。如果是大任务量的爬虫，可以联系合作:)

@shenghe 算是个挑战吧。在其他网站确实都找到了数据，但是这个坑还得填啊！

我已经发了 PR 到 https://github.com/bugkiwi/ocr_yinhang 合并下在 Github 上展示吧~

@gkiwi 恭喜楼主搞定！ 其实我这边主要也是最近有类似的识别数字的任务，并且用的是机器学习的那一套（我只负责调用 lib 接口 呵呵） 并且准确率可能要 95%以上，想着你说不定正好需要 哈哈

@icedx ok~~

@RangerWolf 哈哈，可以分享出来，让我们学习学习:)

@gkiwi 其实是类似这个东西： https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer