python3定位并识别图片验证码实现自动登录功能

下面是“Python3定位并识别图片验证码实现自动登录功能”的完整攻略。

问题的背景和解决方案

在进行自动化测试或爬虫时，常常会遇到网站使用图片验证码以增强安全性的情况，这会增加自动化测试难度，导致某些重要的测试无法完成。因此，我们需要找到一种方法来自动识别图片验证码并进行登录。

解决方案一般为：使用Python的第三方库PIL(Python Imaging Library)或OpenCV等进行图片处理，将图片验证码转化为数字，再将数字提交给服务端进行校验。

实现步骤

下面我们分步骤介绍如何通过Python3识别并自动登录图片验证码。

1. 识别验证码图片中的数字

使用第三方库Pillow(Python Imaging Library)读取验证码图片，通过灰度化、二值化、去噪等操作对图片进行处理，然后使用图像识别技术（例如Tesseract OCR引擎）识别出验证码图片中的数字。

示例代码如下：

from PIL import Image
import pytesseract

# 加载验证码图片
image = Image.open('captcha.png')

# 将图片转化为灰度图
gray_image = image.convert('L')

# 将灰度图做二值化处理
threshold = 128
bw_image = gray_image.point(lambda x: 0 if x < threshold else 255, '1')

# 识别验证码图片中的数字
captcha_text = pytesseract.image_to_string(bw_image)
print('验证码:', captcha_text.strip())

1. 将识别出的数字提交给服务端进行校验

通过Selenium自动模拟用户在浏览器上的操作，将识别出的验证码填写到登录表单中，然后进行用户的登录操作。

示例代码如下：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys

# 加载浏览器驱动
driver = webdriver.Chrome()

# 打开登录页面并输入账号密码
driver.get('http://example.com/login')
driver.find_element_by_id('username').send_keys('yourusername')
driver.find_element_by_id('password').send_keys('yourpassword')

# 将识别出的验证码填写到表单中
captcha_input = driver.find_element_by_id('captcha')
captcha_input.clear()
captcha_input.send_keys(captcha_text.strip())

# 提交登录表单
driver.find_element_by_id('login-btn').click()

# 检查登录是否成功
assert '登录成功' in driver.page_source

# 关闭浏览器
driver.quit()

以上示例代码仅供参考，具体实现还需根据实际情况进行调整。

小结

本文介绍了使用Python3定位并识别图片验证码实现自动登录功能的方法。虽然具有一定复杂度，但足以应对大部分网站验证码的处理需求。