一、验证码介绍
这款验证码防御能力还是很强,主要是中文字体特殊,颜色和背景融合度很高,以至于人都很难看清楚。有些文字甚至进行了模糊处理,人都很难识别是上面字。所以给机器识别造成了很大困扰。
二、识别代码
1、识别参数介绍
京东中文点选验证码识别,我们需要两种图片才能完成,分别是点击区大图
点击顺序小图
这里都需要原图才能达到最好的识别效果,截图效果可能会差一点。
2、识别代码
import base64
import requests
import datetime
from io import BytesIO
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
t1 = datetime.datetime.now()
#PIL图片保存为base64编码
def PIL_base64(img, coding='utf-8'):
img_format = img.format
if img_format == None:
img_format = 'JPEG'
format_str = 'JPEG'
if 'png' == img_format.lower():
format_str = 'PNG'
if 'gif' == img_format.lower():
format_str = 'gif'
if img.mode == "P":
img = img.convert('RGB')
if img.mode == "RGBA":
format_str = 'PNG'
img_format = 'PNG'
output_buffer = BytesIO()
# img.save(output_buffer, format=format_str)
img.save(output_buffer, quality=100, format=format_str)
byte_data = output_buffer.getvalue()
base64_str = 'data:image/' + img_format.lower() + ';base64,' + base64.b64encode(byte_data).decode(coding)
# base64_str = base64.b64encode(byte_data).decode(coding)
return base64_str
# 加载图片
img1 = Image.open(r'E:\Python\lixin_project\OpenAPI接口测试\test_img\57-1.jpg')
# 图片转base64
img1_base64 = PIL_base64(img1)
img2 = Image.open(r'E:\Python\lixin_project\OpenAPI接口测试\test_img\57-2.jpg')
# 图片转base64
img2_base64 = PIL_base64(img2)
# 验证码识别接口
url = "http://www.detayun.cn/openapi/verify_code_identify/"
data = {
# 用户的key
"key": "IQt9nbDGqZ4AYIrPAvrB",
# 验证码类型
"verify_idf_id": "57",
# 点击区大图
"img1": img1_base64,
# 点击顺序小图
"img2": img2_base64,
}
header = {"Content-Type": "application/json"}
# 发送请求调用接口
response = requests.post(url=url, json=data, headers=header)
# 获取响应数据,识别结果
print(response.text)
print("耗时:", datetime.datetime.now() - t1)
# 标记识别结果
draw = ImageDraw.Draw(img1)
# 字体设置
font_type = "./msyhl.ttc"
font_size = 20
font = ImageFont.truetype(font_type, font_size)
# 获取结果列表
y = response.json()['data']['res_str']
point_list = eval(y)
# 标记点击序号
for i, point in enumerate(point_list):
draw.ellipse((point[0] - 15, point[1] - 15,point[0] + 15, point[1] + 15), fill=(255, 0, 0))
draw.text((point[0] - 5, point[1] - 15), str(i + 1), fill=(255, 255, 255), font=font)
img1.show()
运行上面代码,可以看到实际的点击效果如下图
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