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8.3-点触验证码识别
除了极验验证码,还有另一种常见且应用广泛的验证码,即点触验证码。
可能你对这个名字比较陌生,但是肯定见过类似的验证码,比如 12306 就是典型的点触验证码,如图 8-18 所示。
图 8-18 12306 验证码
直接点击图中符合要求的图。所有答案均正确,验证才会成功。如果有一个答案错误,验证就会失败。这种验证码就称为点触验证码。
还有一个专门提供点触验证码服务的站点 TouClick,其官方网站为 https://www.touclick.com/。本节就以 TouClick 为例讲解此类验证码的识别过程。

1. 本节目标

我们的目标是用程序来识别并通过点触验证码的验证。

2. 准备工作

我们使用的 Python 库是 Selenium,使用的浏览器为 Chrome。请确保已经正确安装好 Selenium 库、Chrome 浏览器,并配置好 ChromeDriver,相关流程可以参考第 1 章的说明。

3. 了解点触验证码

TouClick 官方网站的验证码样式如图 8-19 所示:
图 8-19 验证码样式
与 12306 站点相似,不过这次是点击图片中的文字而非图片。点触验证码有很多种,它们的交互形式略有不同,但其基本原理都是类似的。
接下来,我们统一实现此类点触验证码的识别过程。

4. 识别思路

如果依靠图像识别点触验证码,则识别难度非常大。例如,12306 的识别难点有两点,第一点是文字识别,如图 8-20 所示。
图 8-20 12306 验证码
点击图中所有漏斗,“漏斗” 二字经过变形、放缩、模糊处理,如果要借助前面的 OCR 技术来识别,识别的精准度会大打折扣,甚至得不到任何结果。
第二点是图像的识别。我们需要将图像重新转化文字,可以借助各种识图接口,但识别的准确率非常低,经常会出现匹配不正确或无法匹配的情况。而且图片清晰度不够,识别难度会更大,更何况需要同时正确识别八张图片,验证才能通过。
综上所述,此种方法基本是不可行的。
我们再以 TouClick 为例,如图 8-21 所示。
图 8-21 验证码示例
我们需要从这幅图片中识别出 “植株” 二字,但是图片背景或多或少会有干扰,导致 OCR 几乎不会识别出结果。如果直接识别白色的文字不就好了吗?但是如果换一张验证码呢?文字颜色就又不同了,因此此方法是不可行的,如图 8-22 所示。
图 8-22 验证码示例
这张验证码图片的文字又变成了蓝色,而且还又有白色阴影,识别的难度又会大大增加。
这张验证码图片的文字变成了蓝色,有白色阴影,识别的难度会大大增加。
那么,此类验证码该如何识别?互联网上有很多验证码服务平台,平台 7×24 小时提供验证码识别服务,一张图片几秒就会获得识别结果,准确率可达 90% 以上。
超级鹰平台同样支持简单的图形验证码识别。如果 OCR 识别有难度,同样可以用本节介绍的方法借助此平台来识别。超级鹰平台提供了如下一些服务。
    英文数字:提供最多 20 位英文数字的混合识别
    中文汉字:提供最多 7 个汉字的识别
    纯英文:提供最多 12 位的英文的识别
    纯数字:提供最多 11 位的数字的识别
    任意特殊字符:提供不定长汉字英文数字、拼音首字母、计算题、成语混合、 集装箱号等字符的识别
    坐标选择识别:如复杂计算题、选择题四选一、问答题、点击相同的字、物品、动物等返回多个坐标的识别
具体如有变动以官网为准:https://www.chaojiying.com/price.html
这里需要处理的就是坐标多选识别的情况。我们先将验证码图片提交给平台,平台会返回识别结果在图片中的坐标位置,然后我们再解析坐标模拟点击。
下面我们就用程序来实现。

5. 注册账号

先注册超级鹰账号并申请软件 ID,注册页面链接为 https://www.chaojiying.com/user/reg/。在后台开发商中心添加软件 ID。最后充值一些题分,充值多少可以根据价格和识别量自行决定。

6. 获取 API

在官方网站下载对应的 Python API,链接为:https://www.chaojiying.com/api-14.html。此 API 是 Python 2 版本的,是用 requests 库来实现的。我们可以简单更改几个地方,即可将其修改为 Python 3 版本。
修改之后的 API 如下所示:
1
import requests
2
from hashlib import md5
3
4
class Chaojiying(object):
5
6
def __init__(self, username, password, soft_id):
7
self.username = username
8
self.password = md5(password.encode('utf-8')).hexdigest()
9
self.soft_id = soft_id
10
self.base_params = {
11
'user': self.username,
12
'pass2': self.password,
13
'softid': self.soft_id,
14
}
15
self.headers = {
16
'Connection': 'Keep-Alive',
17
'User-Agent': 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0)',
18
}
19
20
21
def post_pic(self, im, codetype):
22
"""
23
im: 图片字节
24
codetype: 题目类型 参考 http://www.chaojiying.com/price.html
25
"""
26
params = {'codetype': codetype,}
27
params.update(self.base_params)
28
files = {'userfile': ('ccc.jpg', im)}
29
r = requests.post('http://upload.chaojiying.net/Upload/Processing.php', data=params, files=files, headers=self.headers)
30
return r.json()
31
32
def report_error(self, im_id):
33
"""im_id: 报错题目的图片 ID"""
34
params = {'id': im_id,}
35
params.update(self.base_params)
36
r = requests.post('http://upload.chaojiying.net/Upload/ReportError.php', data=params, headers=self.headers)
37
return r.json()
Copied!
这里定义了一个 Chaojiying 类,其构造函数接收三个参数,分别是超级鹰的用户名、密码以及软件 ID,保存以备使用。
最重要的一个方法叫作 post_pic(),它需要传入图片对象和验证码类型的代号。该方法会将图片对象和相关信息发给超级鹰的后台进行识别,然后将识别成功的 JSON 返回。
另一个方法叫作 report_error(),它是发生错误的时候的回调。如果验证码识别错误,调用此方法会返回相应的题分。
接下来,以 TouClick 的官网为例,来演示点触验证码的识别过程,链接为 http://admin.touclick.com/。

7. 初始化

首先初始化一些变量,如 WebDriver、Chaojiying 对象等,代码实现如下所示:
2
PASSWORD = ''
3
# 超级鹰用户名、密码、软件 ID、验证码类型
4
CHAOJIYING_USERNAME = 'Germey'
5
CHAOJIYING_PASSWORD = ''
6
CHAOJIYING_SOFT_ID = 893590
7
CHAOJIYING_KIND = 9102
8
9
class CrackTouClick():
10
def __init__(self):
11
self.url = 'http://admin.touclick.com/login.html'
12
self.browser = webdriver.Chrome()
13
self.wait = WebDriverWait(self.browser, 20)
14
self.email = EMAIL
15
self.password = PASSWORD
16
self.chaojiying = Chaojiying(CHAOJIYING_USERNAME, CHAOJIYING_PASSWORD, CHAOJIYING_SOFT_ID)
Copied!
这里的账号和密码请自行修改。

8. 获取验证码

接下来的第一步就是完善相关表单,模拟点击呼出验证码,代码实现如下所示:
1
def open(self):
2
"""
3
打开网页输入用户名密码
4
:return: None
5
"""
6
self.browser.get(self.url)
7
email = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'email')))
8
password = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'password')))
9
email.send_keys(self.email)
10
password.send_keys(self.password)
11
12
def get_touclick_button(self):
13
"""
14
获取初始验证按钮
15
:return:
16
"""
17
button = self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME, 'touclick-hod-wrap')))
18
return button
Copied!
open() 方法负责填写表单,get_touclick_button() 方法获取验证码按钮,之后触发点击即可。
接下来,类似极验验证码图像获取一样,获取验证码图片的位置和大小,从网页截图里截取相应的验证码图片,代码实现如下所示:
1
def get_touclick_element(self):
2
"""
3
获取验证图片对象
4
:return: 图片对象
5
"""
6
element = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'touclick-pub-content')))
7
return element
8
9
def get_position(self):
10
"""
11
获取验证码位置
12
:return: 验证码位置元组
13
"""
14
element = self.get_touclick_element()
15
time.sleep(2)
16
location = element.location
17
size = element.size
18
top, bottom, left, right = location['y'], location['y'] + size['height'], location['x'], location['x'] + size['width']
19
return (top, bottom, left, right)
20
21
def get_screenshot(self):
22
"""
23
获取网页截图
24
:return: 截图对象
25
"""
26
screenshot = self.browser.get_screenshot_as_png()
27
screenshot = Image.open(BytesIO(screenshot))
28
return screenshot
29
30
def get_touclick_image(self, name='captcha.png'):
31
"""
32
获取验证码图片
33
:return: 图片对象
34
"""
35
top, bottom, left, right = self.get_position()
36
print(' 验证码位置 ', top, bottom, left, right)
37
screenshot = self.get_screenshot()
38
captcha = screenshot.crop((left, top, right, bottom))
39
return captcha
Copied!
get_touclick_image() 方法即为从网页截图中截取对应的验证码图片,其中验证码图片的相对位置坐标由 get_position() 方法返回得到。最后我们得到的是 Image 对象。

9. 识别验证码

调用 Chaojiying 对象的 post_pic() 方法,即可把图片发送给超级鹰后台,这里发送的图像是字节流格式,代码实现如下所示:
1
image = self.get_touclick_image()
2
bytes_array = BytesIO()
3
image.save(bytes_array, format='PNG')
4
# 识别验证码
5
result = self.chaojiying.post_pic(bytes_array.getvalue(), CHAOJIYING_KIND)
6
print(result)
Copied!
运行之后,result 变量就是超级鹰后台的识别结果。可能运行需要等待几秒。
返回的结果是一个 JSON。如果识别成功,典型的返回结果如下所示:
1
{'err_no': 0, 'err_str': 'OK', 'pic_id': '6002001380949200001', 'pic_str': '132,127|56,77', 'md5': '1f8e1d4bef8b11484cb1f1f34299865b'}
Copied!
其中,pic_str 就是识别的文字的坐标,是以字符串形式返回的,每个坐标都以 | 分隔。接下来我们只需要将其解析,然后模拟点击,代码实现如下所示:
1
def get_points(self, captcha_result):
2
"""
3
解析识别结果
4
:param captcha_result: 识别结果
5
:return: 转化后的结果
6
"""
7
groups = captcha_result.get('pic_str').split('|')
8
locations = [[int(number) for number in group.split(',')] for group in groups]
9
return locations
10
11
def touch_click_words(self, locations):
12
"""
13
点击验证图片
14
:param locations: 点击位置
15
:return: None
16
"""
17
for location in locations:
18
print(location)
19
ActionChains(self.browser).move_to_element_with_offset(self.get_touclick_element(), location[0], location[1]).click().perform()
20
time.sleep(1)
Copied!
这里用 get_points() 方法将识别结果变成列表的形式。touch_click_words() 方法则通过调用 move_to_element_with_offset() 方法依次传入解析后的坐标,点击即可。
这样我们就模拟完成坐标的点选,运行效果如图 8-23 所示。
图 8-23 点选效果
最后点击提交验证的按钮,等待验证通过,再点击登录按钮即可成功登录。后续实现在此不再赘述。
这样我们就借助在线验证码平台完成了点触验证码的识别。此方法是一种通用方法,我们也可以用此方法来识别 12306 等验证码。

10. 本节代码

11. 结语

本节我们通过在线打码平台辅助完成了验证码的识别。这种识别方法非常强大,几乎任意的验证码都可以识别。如果遇到难题,借助打码平台无疑是一个极佳的选择。
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