反爬必修课之----(2)宫格验证码识别

       验证码识别成为了对抗反爬虫的必修课之一,看了崔庆才著的《python3网络爬虫开发实战》后受益匪浅,本专题将着重学习记录不同的验证码识别方式:图像验证码、宫格验证码、极验滑动验证码、点触验证码。


[2019.3.7更新]似乎宫格验证码被弃用了,换成了滑动验证码,那本文就当作日后遇到此类问题的一种思路吧~


微博宫格验证码识别

先看看效果:

  • 识别思路

       验证码包含四个宫格,每个宫格有都有一条连线经过,并且起点到终点的各个线段有箭头标识,不难计算出其一共有4*3*2*1=24种组合方式。所以把每种验证码模板保存下来,再和待识别验证码比对,就可以判断其属于哪种路径。

模板如下图,按照路径将其重命名。


  • 首先获取模板,代码如下:

       先初始化微博账号密码和图片的保存路径(账号可以通过淘宝购买)。

import os
import time
from io import BytesIO
from PIL import Image
from selenium import webdriver
from selenium.common.exceptions import TimeoutException
from selenium.webdriver import ActionChains
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from os import listdir

USERNAME = '15688215917'  #微博账号
PASSWORD = 'xgpf0g4w8'  #微博密码

TEMPLATES_FOLDER = 'templates/'

class CrackWeiboSlide():
    def __init__(self):
        self.url = 'https://passport.weibo.cn/signin/login?entry=mweibo&r=https://m.weibo.cn/'
        self.browser = webdriver.Chrome()
        self.wait = WebDriverWait(self.browser, 20)
        self.username = USERNAME
        self.password = PASSWORD
    
    def __del__(self):
        self.browser.close()
    
    def open(self):
        """
        打开网页输入用户名密码并点击
        :return: None
        """
        self.browser.get(self.url)
        username = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'loginName')))
        password = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'loginPassword')))
        submit = self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.ID, 'loginAction')))
        username.send_keys(self.username)
        password.send_keys(self.password)
        submit.click()

    def get_position(self):
        """
        获取验证码位置
        :return: 验证码位置元组
        """
        try:
            img = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'patt-shadow')))
        except TimeoutException:
            print('未出现验证码')
            self.open()
        time.sleep(2)
        location = img.location
        size = img.size
        top, bottom, left, right = location['y'], location['y'] + size['height'], location['x'], location['x'] + size[
            'width']
        return (top, bottom, left, right)

    def get_image(self, name='captcha.png'):
        """
        获取验证码图片
        :return: 图片对象
        """
        top, bottom, left, right = self.get_position()
        print('验证码位置', top, bottom, left, right)
        screenshot = self.get_screenshot()
        captcha = screenshot.crop((left, top, right, bottom))
        captcha.save(name)
        return captcha

    def get_all_captcha(self):
        '''
        获取批量验证码
        :return: 图片对象
        '''
        count = 0
        while True:
            self.open()
            self.get_image(str(count) + '.png')
            count += 1

if __name__ == '__main__':
    crack = CrackWeiboSlide()
    crack.get_all_captcha()

       保存所有截图并进行整理过后,调用get_image()方法,得到验证码图片对象,和模板进行一一比对,若匹配成功,则将模板文件名转换为列表,如: 4231.png - - > [4,2,3,1]

  • 比对方法如下:

       获取截图,与每张模板进行比对(detect_image),遍历像素(is_pixe_equal),如果相同,计数加 1 ,最后计算相同像素点占总像素的比例(same_image),若为0.99以上,代表匹配成功,则返回拖动宫格的顺序(detect_image)。

    def is_pixel_equal(self, image1, image2, x, y):
        """
        判断两个像素是否相同
        :param image1: 图片1
        :param image2: 图片2
        :param x: 位置x
        :param y: 位置y
        :return: 像素是否相同
        """
        # 取两个图片的像素点
        pixel1 = image1.load()[x, y]
        pixel2 = image2.load()[x, y]
        threshold = 30
        if abs(pixel1[0] - pixel2[0]) < threshold and abs(pixel1[1] - pixel2[1]) < threshold and abs(
                pixel1[2] - pixel2[2]) < threshold:
            return True
        else:
            return False
    
    def same_image(self, image, template):
        """
        识别相似验证码
        :param image: 待识别验证码
        :param template: 模板
        :return:
        """
        # 相似度阈值
        threshold = 0.99
        count = 0
        for x in range(image.width):
            for y in range(image.height):
                # 判断像素是否相同
                if self.is_pixel_equal(image, template, x, y):
                    count += 1
        result = float(count) / (image.width * image.height)
        if result > threshold:
            print('成功匹配')
            return True
        return False
    
    def detect_image(self, image):
        """
        匹配图片
        :param image: 图片
        :return: 拖动顺序
        """
        for template_name in listdir(TEMPLATES_FOLDER):
            print('正在匹配', template_name)
            template = Image.open(TEMPLATES_FOLDER + template_name)
            if self.same_image(image, template):
                # 返回顺序
                numbers = [int(number) for number in list(template_name.split('.')[0])]
                print('拖动顺序', numbers)
                return numbers
    
  • 获取拖动顺序,据此拖动鼠标连接宫格:

    def move(self, numbers):
        """
        根据顺序拖动
        :param numbers: 拖动顺序
        :return:
        """
        # 获得四个按点
        circles = self.browser.find_elements_by_css_selector('.patt-wrap .patt-circ')
        dx = dy = 0
        for index in range(4):
            circle = circles[numbers[index] - 1]
            # 如果是第一次循环
            if index == 0:
                # 点击第一个按点
                ActionChains(self.browser) \
                    .move_to_element_with_offset(circle, circle.size['width'] / 2, circle.size['height'] / 2) \
                    .click_and_hold().perform()
            else:
                # 小幅移动次数
                times = 30
                # 拖动
                for i in range(times):
                    ActionChains(self.browser).move_by_offset(dx / times, dy / times).perform()
                    time.sleep(1 / times)
            # 如果是最后一次循环
            if index == 3:
                # 松开鼠标
                ActionChains(self.browser).release().perform()
            else:
                # 计算下一次偏移
                dx = circles[numbers[index + 1] - 1].location['x'] - circle.location['x']
                dy = circles[numbers[index + 1] - 1].location['y'] - circle.location['y']
    
    def crack(self):
        """
        破解入口
        :return:
        """
        self.open()
        # 获取验证码图片
        image = self.get_image('captcha.png')
        numbers = self.detect_image(image)
        self.move(numbers)
        time.sleep(10)
        print('识别结束')

if __name__ == '__main__':
    crack = CrackWeiboSlide()
    # crack.get_all_captcha()
    crack.crack()

输出结果如下:


  • 关键字总结

  1. 模板匹配
  2. os.listdir
  3. 模拟鼠标(ActionChains类)
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,793评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,567评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,342评论 0 338
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,825评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,814评论 5 368
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,680评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,033评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,687评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 42,175评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,668评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,775评论 1 332
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,419评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,020评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,978评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,206评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,092评论 2 351
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,510评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容