【python爬虫实战】：不同验证码的自动识别

你有没有想过，当你在填写登录表单时，为什么会有验证码？为什么它们有时候那么复杂，让人头大？而有时候又显得那么弱智？今天，我们一起探讨一下如何用 Python 爬虫识别各种验证码，让你的爬虫项目自由冲浪！

一、验证码究竟是个啥？

验证码（CAPTCHA）全称是Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart，简单来说，就是一种区分人类和计算机的自动化测试。在我们的日常生活中，验证码可以帮助网站识别用户是否为正常的人类访问者，从而防止恶意攻击和自动化脚本（防杠声明：我的爬虫没有恶意）。那么，主流验证码有哪些类型呢？

1. 文字验证码

文字验证码是最常见的一种，通常是由一串随机生成的字母、数字或字符组成。例如：

文字验证码示例

2. 图像验证码

图像验证码要求用户识别图片中的特定物体，如下图所示：

图像验证码示例

3. 滑动验证码

滑动验证码需要用户通过滑动滑块将一个碎片拼接到正确的位置。例如：

滑动验证码示例

在接下来的内容中，我们将分别探讨如何用 Python 爬虫识别这些验证码。

二、文字验证码识别

文字验证码识别的主要方法有两种：OCR 和深度学习。

1. OCR 识别

OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种将图片中的文字转换为可编辑文本的技术。在 Python 中，我们可以使用 tesseract 这个库来实现 OCR 识别。下面是一个简单的示例：

from PIL import Image  
import pytesseract  
  
# 打开图片 
image = Image.open("captcha.png")  
  
# 识别图片中的文字 
text = pytesseract.image_to_string(image)  
  
print("识别结果：", text)

这里需要注意的是，OCR识别对于简单的文字验证码效果较好，但对于复杂的验证码识别率较低。

2. 深度学习识别

深度学习识别是使用神经网络模型来识别验证码，其识别率相对较高。我们可以使用 TensorFlow、Keras 等深度学习框架来搭建模型，然后训练并识别验证码。下面是一个简单的示例：

# ... 此处省略模型搭建和训练的代码 ... 
  
# 加载模型，可网上下载或自己训练，此处不展开训练方法 
model = load_model("captcha_model.h5")  
  
# 读取图片 
image = load_img("captcha.png", grayscale=True, target_size=(28, 28))  
  
# 预测 
prediction = model.predict(image)  
  
print("识别结果：", prediction)

三、图像验证码识别

图像验证码识别同样可以使用深度学习的方法，但需要对图片进行预处理，提取出物体的特征，然后将其输入到神经网络中进行识别。下面是一个简单的示例：

# ... 此处省略模型搭建和训练的代码 ... 
  
# 加载模型 
model = load_model("image_captcha_model.h5")  
  
# 读取图片，并进行预处理 
image = load_img("image_captcha.png")  
image = preprocess_input(image)  
  
# 预测 
prediction = model.predict(image)  
  
print("识别结果：", prediction)

四、滑动验证码识别

滑动验证码的识别相对较为复杂，通常需要结合图像处理技术、模板匹配等方法。下面是一个简单的示例：

import cv2  
  
# 读取背景图和滑块图 
bg_image = cv2.imread("bg_image.png")  
slider_image = cv2.imread("slider_image.png")  
  
# 将图片转换为灰度图 
gray_bg = cv2.cvtColor(bg_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
gray_slider = cv2.cvtColor(slider_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
  
# 使用模板匹配查找滑块在背景图中的位置 
result = cv2.matchTemplate(gray_bg, gray_slider, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)  
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)  
  
# 计算滑块需要移动的距离 
distance = max_loc[0] - slider_image.shape[1] // 2  
  
print("滑块需要移动的距离：", distance)