Python新版极验验证码识别验证码教程详解

前言

（结尾有彩蛋欧）

目前，许多网站采取各种各样的措施来反爬虫，其中一个措施便是使用验证码。随着技术的发展，验证码的花样越来越多。验证码最初是几个数字组合的简单的图形验证码，后来加入了英文字母和混淆曲线。有的网站还可能看到中文字符的验证码，这使得识别愈发困难。

后来 12306 验证码的出现使得行为验证码开始发展起来，用过 12306 的用户肯定多少为它的验证码头疼过。我们需要识别文字，点击与文字描述相符的图片，验证码完全正确，验证才能通过。现在这种交互式验证码越来越多，如极验滑动验证码需要滑动拼合滑块才可以完成验证，点触验证码需要完全点击正确结果才可以完成验证，另外还有滑动宫格验证码、计算题验证码等。

验证码变得越来越复杂，爬虫的工作也变得愈发艰难。有时候我们必须通过验证码的验证才可以访问页面。本章就专门针对验证码的识别做统一讲解。

接下来会涉及的验证码有普通图形验证码、极验滑动验证码、点触验证码、微博宫格验证码，这些验证码识别的方式和思路各有不同。了解这几个验证码的识别方式之后，我们可以举一反三，用类似的方法识别其他类型验证码。

环境使用

• python 3.9
• pycharm

上节回顾

上节我们了解了可以直接利用 tesserocr 来识别简单的图形验证码。近几年出现了一些新型验证码，其中比较有代表性的就是极验验证码，它需要拖动拼合滑块才可以完成验证，相对图形验证码来说识别难度上升了几个等级。本节将讲解极验验证码的识别过程。

本节目标

我们的目标是用程序来识别并通过极验验证码的验证，包括分析识别思路、识别缺口位置、生成滑块拖动路径、模拟实现滑块 拼合通过验证等步骤。

准备工作

本次我们使用的 Python 库是 Selenium，浏览器为 Chrome。请确保已经正确安装 Selenium 库、Chrome 浏览器， 并配置 ChromeDriver，相关流程可以参考我写的其他博文说明。

了解极验验证码

现在极验验证码已经更新到 3.0 版本。全球有 16 万家企业使用极验，每天服务响应超过 4 亿次。极验验证码广泛应用于直播视频、金融服务、电子商务、游戏娱乐、企业等各大类型网站。下面图中是斗鱼、魅族的登录页面，它们都对接了极验验证码。

极验验证码的特点

极验验证码相较于图形验证码来说识别难度更大。对于极验验证码 3.0 版本，我们首先点击按钮进行智能验证。如果验证不通过，则会弹出滑动验证的窗口，拖动滑块拼合图像进行验证。之后三个加密参数会生成，通过表单提交到后台，后台还会进行一次验证。

极验验证码还增加了机器学习的方法来识别拖动轨迹。官方网站的安全防护有如下几点说明。

三角防护之防模拟

恶意程序模仿人类行为轨迹对验证码进行识别。针对模拟，极验拥有超过 4000 万人机行为样本的海量数据。利用机器学习和神经网络构建线上线下的多重静态、动态防御模型。识别模拟轨迹，界定人机边界。

三角防护之防伪造

恶意程序通过伪造设备浏览器环境对验证码进行识别。针对伪造，极验利用设备基因技术。深度分析浏览器的实际性能来辨识伪造信息。同时根据伪造事件不断更新黑名单，大幅提高防伪造能力。

三角防护之防暴力

恶意程序短时间内进行密集的攻击，对验证码进行暴力识别 针对暴力，极验拥有多种验证形态，每一种验证形态都有利用神经网络生成的海量图库储备，每一张图片都是独一无二的，且图库不断更新，极大程度提高了暴力识别的成本。

识别思路

对于应用了极验验证码的网站，如果我们直接模拟表单提交，加密参数的构造是个问题，需要分析其加密和校验逻辑，相对烦琐。所以我们采用直接模拟浏览器动作的方式来完成验证。在 Python 中，我们可以使用 Selenium 来完全模拟人的行为的方式来完成验证，此验证成本相比直接去识别加密算法少很多。

首先我们找到一个带有极验验证的网站，最合适的当然为极验官方后台了。此按钮为智能验证按钮。一般来说，如果是同一个会话，一段时间内第二次点击会直接通过验证。如果智能识别不通过，则会弹出滑动验证窗口，我们要拖动滑块拼合图像完成二步验证，验证成功后，验证按钮变成如图所示的状态。

接下来，我们便可以提交表单了。

所以，识别验证需要完成如下三步。

• 模拟点击验证按钮
• 识别滑动缺口的位置
• 模拟拖动滑块

拟点击验证按钮

第一步操作是最简单的，我们可以直接用 Selenium 模拟点击按钮即可。

识别滑动缺口的位置

第二步操作识别缺口的位置比较关键，这里需要用到图像的相关处理方法。首先观察缺口的样子，缺口的四周边缘有明显的断裂边缘，边缘和边缘周围有明显的区别。我们可以实现一个边缘检测算法来找出缺口的位置。对于极验验证码来说，我们可以利用和原图对比检测的方式来识别缺口的位置，因为在没有滑动滑块之前，缺口并没有呈现。

我们可以同时获取两张图片。设定一个对比阈值，然后遍历两张图片，找出相同位置像素 RGB 差距超过此阈值的像素点，那么此像素点的位置就是缺口的位置。

模拟拖动滑块

第3步操作看似简单，但其中的坑比较多。极验验证码增加了机器轨迹识别，匀速移动、随机速度移动等方法都不能通过验证，只有完全模拟人的移动轨迹才可以通过验证。人的移动轨迹一般是先加速后减速，我们需要模拟这个过程才能成功。

有了基本的思路之后，我们就用程序来实现极验验证码的识别过程吧。

模拟点击

首先，我们先模拟登录，其中 admin 和 PASSWORD 就是登录极验需要的用户名和密码，如果没有的话可以先注册一下。

admin = '[账号]'
PASSWORD = '[密码]'
class CrackGeetest():
    def __init__(self):
        self.url = 'https://account.geetest.com/login'
        self.browser = webdriver.Chrome()
        self.wait = WebDriverWait(self.browser, 20)
        self.email = EMAIL
        self.password = PASSWORD

实现第一步的操作，也就是模拟点击初始的验证按钮。我们定义一个方法来获取这个按钮，利用显式等待的方法来实现，如下所示：

def get_geetest_button(self):
    """
    获取初始验证按钮
    :return: 按钮对象
    """
    button = self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME, 'geetest_radar_tip')))
    return button
# 点击验证按钮
button = self.get_geetest_button()
button.click()

识别缺口

接下来识别缺口的位置。首先获取前后两张比对图片，二者不一致的地方即为缺口。获取不带缺口的图片，利用 Selenium 选取图片元素，得到其所在位置和宽高，然后获取整个网页的截图，图片裁切出来即可，代码实现如下：

def get_position(self):
        img = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'geetest_canvas_img')))
    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_geetest_image(self, name='captcha.png'):
    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))
    return captcha

这里 get_position() 函数首先获取图片对象，获取它的位置和宽高，随后返回其左上角和右下角的坐标。get_geetest_image() 方法获取网页截图，调用了 crop() 方法将图片裁切出来，返回的是 Image 对象。

接下来我们需要获取第二张图片，也就是带缺口的图片。要使得图片出现缺口，只需要点击下方的滑块即可。这个动作触发之后，图片中的缺口就会显现，如下所示：

def get_slider(self):
    slider = self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME, 'geetest_slider_button')))
    return slider
slider = self.get_slider()
slider.click()

调用 get_geetest_image() 方法将第二张图片获取下来即可。

现在我们已经得到两张图片对象，分别赋值给变量 image1 和 image2。接下来对比图片获取缺口。我们在这里遍历图片的每个坐标点，获取两张图片对应像素点的 RGB 数据。如果二者的 RGB 数据差距在一定范围内，那就代表两个像素相同，继续比对下一个像素点。如果差距超过一定范围，则代表像素点不同，当前位置即为缺口位置，代码实现如下：

def is_pixel_equal(self, image1, image2, x, y):
    pixel1 = image1.load()[x, y]
    pixel2 = image2.load()[x, y]
    threshold = 60
    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 get_gap(self, image1, image2):
    left = 60
    for i in range(left, image1.size[0]):
        for j in range(image1.size[1]):
            if not self.is_pixel_equal(image1, image2, i, j):
                left = i
                return left
    return left

get_gap() 方法即获取缺口位置的方法。此方法的参数是两张图片，一张为带缺口图片，另一张为不带缺口图片。这里遍历两张图片的每个像素，利用 is_pixel_equal() 方法判断两张图片同一位置的像素是否相同。比较两张图 RGB 的绝对值是否均小于定义的阈值 threshold。如果绝对值均在阈值之内，则代表像素点相同，继续遍历。否则代表不相同的像素点，即缺口的位置。

两张图片有两处明显不同的地方：一个就是待拼合的滑块，一个就是缺口。滑块的位置会出现在左边位置，缺口会出现在与滑块同一水平线的位置，所以缺口一般会在滑块的右侧。如果要寻找缺口，直接从滑块右侧寻找即可。我们直接设置遍历的起始横坐标为 60，也就是从滑块的右侧开始识别，这样识别出的结果就是缺口的位置。

现在，我们获取了缺口的位置。完成验证还剩下最后一步 —— 模拟拖动。

模拟拖动

到这里，会有一个小问题。如果是匀速拖动，极验必然会识别出它是程序的操作，因为人无法做到完全匀速拖动。极验验证码利用机器学习模型，筛选此类数据为机器操作，验证码识别失败。我们尝试分段模拟，将拖动过程划分几段，每段设置一个平均速度，速度围绕该平均速度小幅度随机抖动，这样也无法完成验证。那怎么办呢？

我们可以完全模拟加速减速的过程通过了验证。即前段滑块做匀加速运动，后段滑块做匀减速运动，利用物理学的加速度公式即可完成验证。接下来我们就可以构造轨迹移动算法，计算出先加速后减速的运动轨迹，最后按照该运动轨迹拖动滑块即可，方法实现如下所示：

def move_to_gap(self, slider, tracks):
    ActionChains(self.browser).click_and_hold(slider).perform()
    for x in tracks:
        ActionChains(self.browser).move_by_offset(xoffset=x, yoffset=0).perform()
    time.sleep(0.5)
    ActionChains(self.browser).release().perform()

最后经过测试，验证通过，识别完成。

到此这篇关于Python新版极验验证码识别验证码教程详解的文章就介绍到这了,更多相关Python极验验证码内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！