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            爬蟲之圖片驗證碼處理

            來源:千鋒教育
            發(fā)布人:qyf
            時間: 2022-09-19 17:39:37 1663580377

              了解常見驗證碼

              在日常生活與工作中,在進行各類設(shè)計個人賬戶安全的操作時,往往需要填寫各種驗證碼來進行驗證,短信、語音、文字、問答、圖片、拖拽、旋轉(zhuǎn)騰挪、拼圖接圖.......千奇百怪,各種各樣,種類繁多,花樣迭起!就拿奇葩驗證碼鼻祖的12306來說,如今我們在12306中可以碰到各種有趣,各種類型的驗證碼的原因,要歸功于為搶票事業(yè)做出巨大貢獻的——黃牛們,它的“進化史”就是一部不斷與黃牛和搶票軟件“斗智斗勇”的歷史。

            Picture

              目前我們常見的驗證碼,無非就是文本、圖像以及音頻這三大類。

            Picture(1)

              而當(dāng)文本驗證碼仍容易被機器“擊破”時,圖像驗證碼就應(yīng)運而生了。通常是會提供一些物體、動物、植物、人、風(fēng)景之類的圖像,讓我們選擇正確的圖像進行標記。這就是以12306為首的圖像驗證碼了,但是這個還不算后來圖像驗證碼又增加了新的玩法,比如旋轉(zhuǎn)圖片,比如拼圖以及宮格,目的還是為了對抗爬蟲這些機器。

            Picture(2)

              接下來是音頻驗證碼,這種相比前兩種數(shù)量相對要小一些,主要是會給我們一段錄音,里面有隨機的單詞或數(shù)字,有的會加一些噪音,我們基于錄音輸入其中聽到的單詞或數(shù)字,或者把它讀出來。從安全性上來說,聲音驗證碼比文本和圖像等級要提升一個層級,因為機器想要聽錄音并分辨,這個難度會非常大。

            Picture(3)

              驗證碼的處理方案

              • 手動輸入(input) 這種方法僅限于登錄一次就可持續(xù)使用的情況

              • 圖像識別引擎解析 使用光學(xué)識別引擎處理圖片中的數(shù)據(jù),目前常用于圖片數(shù)據(jù)提取,較少用于驗證碼處理

              • 打碼平臺 爬蟲常用的驗證碼解決方案

              圖像識別引擎

              OCR,即Optical Character Recognition,光學(xué)字符識別,是指通過掃描字符,然后通過其形狀將其翻譯成電子文本的過程,對應(yīng)圖形驗證碼來說,它們都是一些不規(guī)則的字符,這些字符是由字符稍加扭曲變換得到的內(nèi)容,我們可以使用OCR技術(shù)來講其轉(zhuǎn)化為電子文本,然后將結(jié)果提取交給服務(wù)器,便可以達到自動識別驗證碼的過程

              tesserocr與pytesseract是Python的一個OCR識別庫,但其實是對tesseract做的一層Python API封裝,pytesseract是Google的Tesseract-OCR引擎包裝器;所以它們的核心是tesseract,因此在安裝tesserocr之前,我們需要先安裝tesseract。

              圖片識別引擎環(huán)境的安裝

              1 引擎的安裝

              • mac環(huán)境下直接執(zhí)行命令

              brew install --with-training-tools tesseract

              • windows環(huán)境下的安裝 可以通過exe安裝包安裝,下載地址可以從GitHub項目中的wiki找到。安裝完成后記得將Tesseract 執(zhí)行文件的目錄加入到PATH中,方便后續(xù)調(diào)用。

              • linux環(huán)境下的安裝

              sudo apt-get install tesseract-ocr

              2 Python庫的安裝

              # PIL用于打開圖片文件

              pip/pip3 install pillow

              # pytesseract模塊用于從圖片中解析數(shù)據(jù)

              pip/pip3 install pytesseract

              本次案例我們使用圖片識別引擎識別驗證碼登陸古詩文網(wǎng)

            Picture(4)

              通過分析我們發(fā)現(xiàn)驗證碼點擊刷新的鏈接是:

            Picture(5)

              所以我們請求10次本鏈接獲取10張圖片,進行圖片識別

              import time

              from PIL import Image

              import pytesseract

              import requests

              headers = {

              "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36"

              }

              image_url = 'https://so.gushiwen.org/RandCode.ashx'

              # 下載驗證碼圖片

              session = requests.Session() # 使用session是為了保證驗證碼的請求和登陸請求信息一致

              for i in range(10):

              r = session.get(image_url, headers=headers)

              with open('images/code'+str(i)+'.jpg', 'wb') as fp:

              fp.write(r.content)

              time.sleep(10)

              print('下載完成第'+str(i)+'張!')

              # 依次識別并保存到文件中

              # 進行二值處理

              def erzhihua(image, threshold):

              ''':type image:Image.Image'''

              image = image.convert('L')

              table = []

              for i in range(256):

              if i < threshold:

              table.append(0)

              else:

              table.append(1)

              return image.point(table, '1')

              # 對剛才保存的10張圖片進行識別

              for i in range(10):

              im = Image.open('images/code' + str(i) + '.jpg')

              im = erzhihua(im, 127)

              im.show()

              result = pytesseract.image_to_string(im, lang='eng')

              print(result)

              但是很遺憾10次或者更多次數(shù)才能打碼成功一次。

              打碼平臺

              此時我們就要尋求專業(yè)的打碼平臺,申請第三方的平臺,宋宋試了一下阿里提供的各種免費的打碼平臺。鏈接:https://market.aliyun.com/products/?keywords=圖片識別驗證碼,但是識別效果不是很佳(哈哈因為是免費的緣故吧!只有標記優(yōu)品的那個還不錯其他的也可以自行試一試)。

            Picture(6)

              為了測試它的識別效果,我們嘗試申請成交次數(shù)最多的那個,查看官方API說明如下:

            Picture(7)

              因此我們使用驗證碼打碼平臺獲取驗證碼并登錄

              實現(xiàn)思路:

              使用requests.session獲取圖片并進行本地保存

              使用打碼平臺識別圖片

              獲取登錄鏈接,登陸鏈接是一個post請求,并攜帶了你的表單中填入的用戶名和密碼

              登陸獲取cookies, 才能去訪問用戶的個人頁

              import json

              from PIL import Image

              import pytesseract

              import requests

              import urllib.request

              import base64

              import ssl

              ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

              # 1. 使用requests.session獲取圖片并進行本地保存

              headers = {

              "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36"

              , 'Host': 'www.xqb5200.com'

              , 'Referer': 'https://www.xqb5200.com/login.php'

              }

              session = requests.Session() # 使用session是為了保證驗證碼的請求和登陸請求信息一致

              code_image_url = "https://www.xqb5200.com/checkcode.php"

              r = session.get(code_image_url, headers=headers)

              with open('code.jpg', 'wb') as fp:

              fp.write(r.content)

              # 2. 使用打碼平臺識別圖片

              # 修改API說明修改接口地址

              url = 'https://imgurlocr.market.alicloudapi.com/urlimages'

              method = 'POST'

              appcode = '你的APPCODE'

              querys = ''

              bodys = {}

              f = open(r'code.jpg', 'rb')

              contents = base64.b64encode(f.read())

              f.close()

              bodys['image'] = bytes("data:image/jpg;base64,", encoding="utf8")+contents

              post_data = urllib.parse.urlencode(bodys).encode(encoding='UTF8')

              request = urllib.request.Request(url, post_data)

              # 根據(jù)API的要求,定義相對應(yīng)的Content-Type

              request.add_header('Content-Type', 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8')

              request.add_header('Authorization', 'APPCODE ' + appcode)

              ctx = ssl.create_default_context()

              ctx.check_hostname = False

              ctx.verify_mode = ssl.CERT_NONE

              response = urllib.request.urlopen(request, context=ctx)

              content = response.read()

              if (content):

              code = json.loads(content.decode('utf-8'))

              print(code)

              print(code['result']['words'])

              # 3. 獲取登錄鏈接,登陸鏈接是一個post請求,并攜帶了你的表單中填入的用戶名和密碼

              login_url = "https://www.xqb5200.com/login.php?do=submit"

              # 用戶名和密碼大家可以注冊一個新的用戶

              data = {

              "username": "你的用戶名",

              "password": "你的秘密",

              "checkcode": code,

              "action": "login",

              "submit": "%26%23160%3B%B5%C7%26%23160%3B%26%23160%3B%C2%BC%26%23160%3B"

              }

              # 4. 登陸獲取cookies, 才能去訪問用戶的個人頁

              response = session.post(url=login_url, headers=headers, data=data)

              response.encoding = 'utf-8'

              cookies = response.cookies

              # 查看登陸是否成功了

              with open('logsucess.html', 'wb') as fp:

              response.encoding = response.apparent_encoding

              fp.write(response.content)

              這樣我們還是可以識別這個驗證碼的,如圖

            Picture(8)

              最后保存到本地的文件,顯示登陸成功

            Picture(9)

              還有滑動驗證碼和點觸驗證碼的使用以及selenium+驗證碼登陸,期待下篇文章給大家分享...

            tags:
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