python自动化操作之动态验证码、滑动验证码的降噪和识别 python自动化操作之动态验证码

前言
一、动态验证码
二、滑动验证码
三、验证码的降噪
四、验证码的识别
总结

前言 python对动态验证码、滑动验证码的降噪和识别，在各种自动化操作中，我们经常要遇到沿跳过验证码的操作，而对于验证码的降噪和识别，的确困然了很多的人。这里我们就详细讲解一下不同验证码的降噪和识别。

一、动态验证码

动态验证码是服务端生成的，点击一次，就会更换一次，这就会造成很多人在识别的时候，会发现验证码一直过期
这是因为，如果你是把图片下载下来，进行识别的话，其实在下载的这个请求中，其实相当于点击了一次，这个验证码的内容已经被更换了
最好的方法是，打开这个页面后，将页面进行截图，然后定位到验证码的位置，将验证码从截图上面裁剪下来进行识别，这样就不会造成多次请求，验证码更换的情况了

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from selenium import webdriverfrom PIL import Image # 实例化浏览器driver = webdriver.Chrome() # 最大化窗口driver.maximize_window() # 打开登陆页面driver.get(# 你的url地址) # 保存页面截图driver.get_screenshot_as_file('./screen.png') # 定位验证码的位置location = driver.find_element_by_id('login_yzm_img').locationsize = driver.find_element_by_id('login_yzm_img').sizeleft = location['x']top =location['y']right = location['x'] + size['width']bottom = location['y'] + size['height'] # 裁剪保存img = Image.open('./screen.png').crop((left,top,right,bottom))img.save('./code.png') driver.quit()

二、滑动验证码

滑动验证码，通常是两个滑块图片，将小图片滑动到大图片上的缺口位置，进行重合，即可通过验证
对于滑动验证码，我们就要识别大图上面的缺口位置，然后让小滑块滑动响应的位置距离，即可
而为了让你滑动起来，更加的拟人化，你需要一个滑动的路径，模拟人为去滑动，而不是机器去滑动

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# 下载两个滑块bg = self.driver.find_element_by_xpath('//*[@id="captcha_container"]/div/div[2]/img[1]').get_attribute('src')slider = self.driver.find_element_by_xpath('//*[@id="captcha_container"]/div/div[2]/img[2]').get_attribute('src') request.urlretrieve(bg, os.getcwd() + '/bg.png')request.urlretrieve(slider, os.getcwd() + '/slider.png') # 获取两个滑块偏移量方法def getGap(self, sliderImage, bgImage):'''Get the gap distance:param sliderImage: the image of slider:param bgImage: the image of background:return: int'''bgImageInfo = cv2.imread(bgImage, 0)bgWidth, bgHeight = bgImageInfo.shape[::-1]bgRgb = cv2.imread(bgImage)bgGray = cv2.cvtColor(bgRgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY) slider = cv2.imread(sliderImage, 0)sliderWidth, sliderHeight = slider.shape[::-1] res = cv2.matchTemplate(bgGray, slider, cv2.TM_CCOEFF)a, b, c, d = cv2.minMaxLoc(res)# print(a,b,c,d)# 正常如下即可# return c[0] if abs(a) >= abs(b) else d[0]# 但是头条显示验证码的框跟验证码本身的像素不一致，所以需要根据比例计算if abs(a) >= abs(b):return c[0] * bgWidth / (bgWidth - sliderWidth)else:return d[0] * bgWidth / (bgWidth - sliderWidth) # 移动路径方法def getTrack(self, distance):'''Get the track by the distance:param distance: the distance of gap:return: list'''# 移动轨迹track = []# 当前位移current = 0# 减速阈值mid = distance * 4 / 5# 计算间隔t = 0.2# 初速度v = 0 while current < distance:if current < mid:# 加速度为正2a = 2else:# 加速度为负3a = -3# 初速度v0v0 = v# 当前速度v = v0 + atv = v0 + a * t# 移动距离x = v0t + 1/2 * a * t^2move = v0 * t + 1 / 2 * a * t * t# 当前位移current += move# 加入轨迹track.append(round(move))return track # 滑动到缺口位置def moveToGap(self, track):'''Drag the mouse to gap:param track: the track of mouse:return: None'''ActionChains(self.driver).click_and_hold(self.driver.find_element_by_xpath('//*[@id="captcha_container"]/div/div[3]/div[2]/div[2]/div')).perform()while track:x = random.choice(track)ActionChains(self.driver).move_by_offset(xoffset=x, yoffset=0).perform()track.remove(x)time.sleep(0.5)ActionChains(self.driver).release().perform()

三、验证码的降噪验证码的降噪，只是为了处理验证码图像上的多余的线条和干扰线，让你后期识别更加的准确，提高识别的准确度
第一步：可以进行灰度转化

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img = cv2.imread('yzm.png')# 将图片灰度化处理,降维,加权进行灰度化cgray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.imshow('min_gray',gray) cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

第二步：二值化处理

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import cv2 img = cv2.imread('yzm.png')# 将图片灰度化处理,降维,加权进行灰度化cgray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) t,gray2 = cv2.threshold(gray,220,255,cv2.THRESH_BINARY) cv2.imshow('threshold',gray2) cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

第三步：噪点过滤

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import cv2 img = cv2.imread('yzm.png')# 将图片灰度化处理,降维,加权进行灰度化cgray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) t,gray2 = cv2.threshold(gray,220,255,cv2.THRESH_BINARY) def remove_noise(img, k=4):img2 = img.copy() #img处理数据，k过滤条件w, h = img2.shape def get_neighbors(img3, r, c):count = 0for i in [r - 1, r, r + 1]:for j in [c - 1, c, c + 1]:if img3[i, j] > 10:# 纯白色count += 1return count #两层for循环判断所有的点for x in range(w):for y in range(h):if x == 0 or y == 0 or x == w - 1 or y == h - 1:img2[x, y] = 255else:n = get_neighbors(img2, x, y)# 获取邻居数量，纯白色的邻居if n > k:img2[x, y] = 255return img2 result = remove_noise(gray2)cv2.imshow('8neighbors', result) cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

四、验证码的识别通常我们会使用tesserocr识别验证码，但是这个库有很大的局限性，识别率低，即时降噪效果很好，有很少的线条，也会不准确，这种识别方式并不十分推荐
所以我们一般会使用第三方的接口进行识别，比如阿里的图片识别、腾讯也都是有的
这些第三方接口需要自己接入识别接口