如何通过Python做文字识别到破解图片验证码

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前期准备

1. 安装包，直接在终端上输入pip指令即可：

# 发送浏览器请求
pip3 install requests
# 文字识别
pip3 install pytesseract
# 图片处理
pip3 install Pillow

2. 新建项目

需要的模块安装好后，新建一个项目wordsDistinguish。

在项目包下新建三个.py文件

test_pytesseract 和 test_pillow、case_verification。

test_pytesseract：模块 pytesseract 的基本使用测试
test_pillow：模块 Pillow 的基本使用测试
case_verification：实战案例，破解网站图片验证码验证

涉及知识

1.Pillow 中的 Image

Python图像库中最重要的类是 Image，在模块中定义的具有相同名称的类。

可以通过多种方式创建此类的实例; 通过从文件加载图像，处理其他图像或从头开始创建图像。

# -*- coding: utf-8 -*-


# 注意：print_function的导入必须在Image之前，否则会报错
from __future__ import print_function
from PIL import Image
"""
pillow 模块 中 Image 的基本使用
"""


# 1.打开图片
im = Image.open("../wordsDistinguish/test1.jpg")
print(im)

# 2.查看图片文件内容
print("图片文件格式："+im.format)
print("图片大小："+str(im.size))
print("图片模式："+im.mode)

# 3.显示当前图片对象
im.show()

# 4.修改图片大小，格式，保存
size = (50, 50)
im.thumbnail(size)
im.save("1.jpg", "PNG")

# 5.图片模式转化并保存，L 表示灰度 RGB 表示彩色
im = im.convert("L")
im.save("test1.jpg")

2. 基于 Tesseract-OCR 的 pytesseract

Python-tesseract是python的光学字符识别（OCR）工具。也就是说，它将识别并“读取”嵌入图像中的文本。

Python-tesseract是Google的Tesseract-OCR引擎的包装器。

它作为独立的调用脚本也很有用，因为它可以读取Pillow和Leptonica成像库支持的所有图像类型，包括jpeg，png，gif，bmp，tiff等。

此外，如果用作脚本，Python-tesseract将打印已识别的文本，而不是将其写入文件。

要在你的电脑上使用pytesseract模块，你还需要安装 Tesseract-OCR ，Mac上安装该工具我比较建议使用Homebrew，安装好后，直接在终端输入下面指令即可：

Windows下安装的话直接下载包即可，然后把其加入系统环境变量（即加入Path里），比较傻白甜，可以百度一下。

# -*- coding: utf-8 -*-

# 从 Pillow 中导入图片处理模块 Image
from PIL import Image
# 导入基于 Tesseract 的文字识别模块 pytesseract
import pytesseract
"""
@pytesseract：https://github.com/madmaze/pytesseract
"""

# 打开图片
im = Image.open("../wordsDistinguish/Resources/1.jpg")
# 识别图片内容
text = pytesseract.image_to_string(im)
print(text)

1. 准备过程

登录过程中需要输入三个数据：账号、密码、验证码，首先在浏览器内实际登录一次，按F12查看登录流程。

输入账号密码，和验证码，点击登录，注意Network内的变化。

2. 代码敲起来

现在模拟登录过程的难点主要有：验证码的识别和传递。

a.验证码识别我们根据前面的知识知识里的，直接采用pytesseract模块。b.登录参数传递，利用requests库发送post请求即可，问题是如何把验证码和登录联系起来.

通过前面分析我们知道

验证码是在

“https://so.gushiwen.org/RandCode.ashx”里生成的，

而登录页面是

“https://so.gushiwen.org/user/login.aspx”，分析发现。

正常浏览器登录这两个网址的cookie是一致的，并且都带有时间戳，所以，只要在代码请求时保证两者的cookie一致即可，这里我们利用requests库的session方法可以实现。

# -*- coding: utf-8 -*-

# 从 Pillow 中导入图片处理模块 Image
from PIL import Image
# 导入基于 Tesseract 的文字识别模块 pytesseract
import pytesseract
# 导入发送网络请求的库 requests
import requests
# 导入正则库 re
import re
"""
模拟登录，破解字母数字图片验证码
目标网站：https://so.gushiwen.org
"""
# 请求头
headers = {
        "user-agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.87 Safari/537.36"
    }
# 通过requests 创建一个 session 会话，保持两次访问 cookie 值相同
session = requests.session()


# 下载识别验证码图片函数
def get_verification():
    # 生成验证码图片url
    url = "https://so.gushiwen.org/RandCode.ashx"
    # 通过session发送get请求，获取验证码
    resp = session.get(url, headers=headers)
    # 将验证码保证到本地
    with open(r"../wordsDistinguish/Resources/test.jpg", 'wb') as f:
        f.write(resp.content)
    # 打开验证码图片文件
    im = Image.open(r"../wordsDistinguish/Resources/test.jpg")
    # 基本处理，灰度处理，提升识别准确率
    # 保存处理后的图片
    im.save("test.jpg")
    # 利用pytesseract进行图片内容识别
    text = pytesseract.image_to_string(im)
    # 去除识别结果中的非数字/字母内容
    text = re.sub("\W", "", text)
    # 返回验证码内容
    return text


def do_login():

    i = 0   # 识别错误次数
    # 获取验证码
    captcha = get_verification()
    # 基本检验，验证码位数必须为四位
    while len(captcha) != 4:
        captcha = get_verification()
        i = i + 1  # i+=1
        print("第%d次识别错误" % i)

    print("开始登录，验证码为："+captcha)
    # 传递的登录参数
    data = {
        "from": "http://so.gushiwen.org/user/collect.aspx",
        "email": "你的注册邮箱",
        "pwd": "你的登录密码",
        "code": captcha,
        "denglu": "登录"
    }
    # 登录地址
    url = "https://so.gushiwen.org/user/login.aspx"
    # 利用 session 发送post请求
    response = session.post(url, headers=headers, data=data)
    # 打印登录后的状态码
    print(response.status_code)
    # 保存登录后的页面内容，进一步确认是否登录成功
    with open("gsww.html", encoding="utf-8", mode="w") as f:
        f.write(response.content.decode())


# 开始程序
if __name__ == "__main__":
    do_login()

3. 运行结果

a.控制台显示一次验证成功，返回状态码为：200，访问正常。

b.进一步检查，对获取到的源码进行检查

我们在浏览器观察登录后的页面发现，只有登录后的页面才有账号管理模块。

其中有用户的唯一标识：绑定邮箱的后几位，我的是50471@qq.com。

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