小红书最新旋转验证码识别代码

一、简介

小红书又出了这种新的旋转验证码，是一种中国国画风格的图片，中间是旋转小图，并且带有随机黑色阴影。这给识别带来了很大难度。而且中间图片内容比较空旷，也给特征提取带来了难度。

二、识别介绍

经过我们的努力，识别这款新验证码的正确率已经达到了90%以上，大家只需要下载中间的圆形小图，然后就可以识别出旋转角度。再把角度转换成滑动距离，就可以实现自动化通过验证码了。下面是识别代码。

现在我们设计了两种识别模式，分别是：

1、原图识别：需要背景大图、中间圆形小图，两张图片识别（原图是通过图片链接下载的图片）

2、截图识别：截取整个背景大图区域的图片进行识别。

三、识别代码

1、原图识别

（1）原图样例图片

（2）识别代码

import base64
import requests
import datetime
from io import BytesIO
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont



#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\62-1.png')
# 图片转base64
img1_base64 = PIL_base64(img1)
img2 = Image.open(r'E:\Python\lixin_project\OpenAPI接口测试\test_img\62-2.png')
# 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": "KJDwmNcZzN4wCyPY0aaX",
    # 验证码类型
    "verify_idf_id": "62",
    # 背景大图
    "img1": img1_base64,
    # 中间圆形小图
    "img2": img2_base64,
}
header = {"Content-Type": "application/json"}

t1 = datetime.datetime.now()
# 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)

2、截图识别

（1）原图样例图片

按照红框标识范围截图

（2）识别代码

import base64
import requests
import datetime
from io import BytesIO
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont



#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\62-3.jpg')
# 图片转base64
img1_base64 = PIL_base64(img1)

# 验证码识别接口
url = "http://www.detayun.cn/openapi/verify_code_identify/"
data = {
    # 用户的key
    "key": "KJDwmNcZzN4wCyPY0aaX",
    # 验证码类型
    "verify_idf_id": "62",
    # 背景大图
    "img1": img1_base64,
    # 中间圆形小图
    "img2": '',
}
header = {"Content-Type": "application/json"}

t1 = datetime.datetime.now()
# 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)

这里有详细的说明文档：https://www.detayun.cn/tool/verifyCodeIdentifyPage/?verify_idf_id=62

想了解更多验证码识别请访问：得塔云