Python自动化操作之动态验证码、滑动验证码的降噪和识别

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。如果这篇文章能给你带来一点帮助,希望给飞兔小哥哥一键三连,表示支持,谢谢各位小伙伴们。

目录

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


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

4B8D6100-0EE6-3817-C2BF-E95A2C3B3AB6.png

from selenium import webdriver
from 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').location
size = driver.find_element_by_id('login_yzm_img').size
left = 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

A6074720-4BD7-0FAA-DA64-0D69EDF6729A.png

# 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2
            a = 2
        else:
            # 加速度为负3
            a = -3
        # 初速度v0
        v0 = v
        # 当前速度v = v0 + at
        v = v0 + a * t
        # 移动距离x = v0t + 1/2 * a * t^2
        move = 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

9F159859-E55D-45B5-D855-47FE8FF1E3AD.png

15722CF8-4FE9-E2AA-3E6F-248757CCA72A.png

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

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
  • 第二步: 二值化处理

AC57AE00-86B7-90C5-2447-2F2C85F358BC.png

import cv2

img = cv2.imread('yzm.png')
# 将图片灰度化处理,降维,加权进行灰度化c
gray = 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

EF2ACCCE-8F07-66C6-09CC-2915A7AEB050.png

import cv2

img = cv2.imread('yzm.png')
# 将图片灰度化处理,降维,加权进行灰度化c
gray = 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 = 0
        for i in [r - 1, r, r + 1]:
            for j in [c - 1, c, c + 1]:
                if img3[i, j] > 10:  # 纯白色
                    count += 1
        return 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] = 255
            else:
                n = get_neighbors(img2, x, y)  # 获取邻居数量,纯白色的邻居
                if n > k:
                    img2[x, y] = 255
    return 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

#识别降噪后的图片
code = tesserocr.image_to_text(nrImg)

#消除空白字符
code.strip()

#打印
print(code)
收藏 (0)
评论列表
正在载入评论列表...
我是有底线的
为您推荐
    暂时没有数据