当前位置: 首页 > news >正文

Python 爬虫:使用打码平台来识别各种验证码:

本课程使用的是 超级鹰 打码平台, 没有账户的请自行注册!

超级鹰验证码识别-专业的验证码云端识别服务,让验证码识别更快速、更准确、更强大

使用打码平台来攻破验证码难题, 是很简单容易的, 但是要钱!

案例代码及测试资源:

git clone https://github.com/Python3WebSpider/CaptchaPlatform.git

 使用git 将资源拽取下来, 然后你会发现多了一个文件夹, 文件夹中有一个chaojiying.py 文件, 这里面就是基于官方 SDK 改写的代码:

username: 用户名 , 你注册的超级鹰用户。

password:密码

soft_id:  软件ID。

import requests
from hashlib import md5class Chaojiying(object):def __init__(self, username, password, soft_id):self.username = usernameself.password = md5(password.encode('utf-8')).hexdigest()self.soft_id = soft_idself.base_params = {'user': self.username,'pass2': self.password,'softid': self.soft_id,}self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0)',}def post_pic(self, im, codetype):"""im: 图片字节codetype: 题目类型 参考 http://www.chaojiying.com/price.html"""params = {'codetype': codetype,}params.update(self.base_params)files = {'userfile': ('ccc.jpg', im)}r = requests.post('http://upload.chaojiying.net/Upload/Processing.php', data=params, files=files,headers=self.headers)return r.json()def report_error(self, im_id):"""im_id:报错题目的图片ID"""params = {'id': im_id,}params.update(self.base_params)r = requests.post('http://upload.chaojiying.net/Upload/ReportError.php', data=params, headers=self.headers)return r.json()

图片验证码:

CAPTCHA_KIND 则为图片的类型, 可以在 验证码类型与价格表-超级鹰验证码识别 看到。

from chaojiying import ChaojiyingUSERNAME = '136xxxx108'
PASSWORD = 'xxxxxx'
SOFT_ID = 'xxxxxxxx'
CAPTCHA_KIND = '1006'
FILE_NAME = 'captcha1.png'
client = Chaojiying(USERNAME, PASSWORD, SOFT_ID)
result = client.post_pic(open(FILE_NAME, 'rb').read(), CAPTCHA_KIND)
print(result)

 点选验证码:

from chaojiying import ChaojiyingUSERNAME = 'xxx'
PASSWORD = ''
SOFT_ID = 'xxxxxx'
CAPTCHA_KIND = '9004'
FILE_NAME = 'captcha2.png'
client = Chaojiying(USERNAME, PASSWORD, SOFT_ID)
result = client.post_pic(open(FILE_NAME, 'rb').read(), CAPTCHA_KIND)
print(result)

 得到的响应结果为:

{'err_no': 0, 'err_str': 'OK', 'pic_id': '2256514491185230017', 'pic_str': '118,177|249,173', 'md5': 'e89f632e91cc6b8a85dad2fbbc13c803'}

 可以看到图片的坐标信息为: '118,177|249,173'  使用opencv 技术来标记这个点测试一下:

import cv2image = cv2.imread('captcha2.png')
image = cv2.circle(image, (108, 133), radius=10, color=(0, 0, 255), thickness=-1)
image = cv2.circle(image, (227, 143), radius=10, color=(0, 0, 255), thickness=-1)
cv2.imwrite('captcha2_label.png', image)

 滑块验证码:

from chaojiying import ChaojiyingUSERNAME = '136xxxx08'
PASSWORD = 'hxxxxx.'
SOFT_ID = '9xxxx'
CAPTCHA_KIND = '9101'
FILE_NAME = 'captcha5.png'
client = Chaojiying(USERNAME, PASSWORD, SOFT_ID)
result = client.post_pic(open(FILE_NAME, 'rb').read(), CAPTCHA_KIND)
print(result)

 

{'err_no': 0, 'err_str': 'OK', 'pic_id': '1256519431185230022', 'pic_str': '218,96', 'md5': '627d620bccd9a6dd1366329b951f1511'}

使用OpenCV测试验证一下:

import cv2image = cv2.imread('captcha2.png')
image = cv2.circle(image, (231, 85), radius=10, color=(0, 0, 255), thickness=-1)
cv2.imwrite('captcha3_label.png', image)

可以看到, 不是很准确,  我们可以向打码平台的工作人员传递一些信息, 尽可能的标记的准确一些:

from chaojiying import Chaojiyingimport cv2
from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image
import numpy as np
import iodef cv2_add_text(image, text, left, top, textColor=(255, 0, 0), text_size=20):image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))draw = ImageDraw.Draw(image)font = ImageFont.truetype('simsun.ttc', text_size, encoding="utf-8")draw.text((left, top), text, textColor, font=font)return cv2.cvtColor(np.asarray(image), cv2.COLOR_RGB2BGR)USERNAME = '136XXXX08'
PASSWORD = 'hXXXXXXXXXXX..'
SOFT_ID = '9XXXXXXX2'
CAPTCHA_KIND = '9101'
FILE_NAME = 'captcha3.png'
image = cv2.imread(FILE_NAME)
image = cv2_add_text(image, '请点击目标滑块左上角', int(image.shape[1] / 10), int(image.shape[0] / 2), (255, 0, 0), 40)
client = Chaojiying(USERNAME, PASSWORD, SOFT_ID)
result = client.post_pic(io.BytesIO(cv2.imencode('.png', image)[1]).getvalue(), CAPTCHA_KIND)
print(result)

问答验证码:

http://www.lryc.cn/news/398840.html

相关文章:

  • 理解算法复杂度:空间复杂度详解
  • 浅析Kafka Streams消息流式处理流程及原理
  • QGroundControl的总体架构,模块化设计和主要组件的功能。
  • oracle 表空间文件迁移
  • JVM学习(day1)
  • js项目生产环境中移除 console
  • ROS2 + 科大讯飞 初步实现机器人语音控制
  • HTML5新增的input元素属性:placeholder、required、autofocus、min、max等
  • Cornerstone3D导致浏览器崩溃的踩坑记录
  • 【鸿蒙学习笔记】Stage模型
  • Docker进入MongoDB
  • APP与API:魔法世界的咒语与念咒者
  • 云计算安全需求分析与安全保护工程
  • 七天.NET 8操作SQLite入门到实战 - 第二天 在 Windows 上配置 SQLite环境
  • 操作系统——进程的状态与转换
  • 80. UE5 RPG 实现UI显示技能冷却进度功能
  • Vue2-集成路由Vue Router介绍与使用
  • TemuAPI接口:获取商品详情功能
  • deepstream读取mp4文件及不同类型视频输入bug解决
  • Redis服务器统计和配置信息简介
  • Linux Mac 安装Higress 平替 Spring Cloud Gateway
  • 基于重叠群稀疏的总变分信号降噪及在旋转机械故障诊断中的应用(MATLAB)
  • 【YOLOv8】 用YOLOv8实现数字式工业仪表智能读数(一)
  • 微信小程序---npm 支持
  • 02MFC画笔/画刷/画椭圆/圆/(延时)文字
  • JavaWeb(四:Ajax与Json)
  • Spring源码中的模板方法模式
  • 初学SpringMVC之 JSON 篇
  • Mojo AI编程语言(三)数据结构:高效数据处理
  • Java学习笔记整理: 关于SpringBoot 2024/7/12;