Python自动化操作之动态验证码、滑动验证码的降噪和识别

什么是动态验证码和滑动验证码？

动态验证码和滑动验证码是常见的防止自动化操作的方式。动态验证码是指，验证码在输入之前会动态地改变，比如验证码的旋转角度、字体颜色等。滑动验证码是指，用户需要将图片中的某一个小块通过拖动的方式移动到正确的位置才能够通过验证。

如何降噪和识别动态验证码和滑动验证码？

1. 动态验证码的降噪和识别

动态验证码通常会改变某些视觉特征，比如旋转角度、字体颜色等。所以，我们需要对验证码进行降噪和识别。首先，我们需要使用Python的Pillow库进行图片处理，比如去除噪点、旋转图像等。

示例代码：

from PIL import Image

# 打开图片
image = Image.open('captcha.png')

# 去除噪点
image = image.convert('L')
image = image.point(lambda x: 255 if x > 128 else 0, '1')

# 旋转图片
image = image.rotate(45)

# 保存图片
image.save('captcha_processed.png')

然后，我们可以使用Python的tesseract库进行验证码的识别。

示例代码：

import pytesseract
from PIL import Image

# 打开图片
image = Image.open('captcha_processed.png')

# 识别图片
text = pytesseract.image_to_string(image)

# 输出识别结果
print(text)

2. 滑动验证码的降噪和识别

滑动验证码通常会将图片分成若干个小块，并要求用户将其中的某一个小块通过拖动的方式移动到正确的位置。所以，我们需要找到图片中的小块，并进行降噪和识别。

首先，我们需要使用Python的Pillow库进行图片处理，比如去除噪点、裁剪和缩放图像等。

示例代码：

from PIL import Image

# 打开图片
image = Image.open('slider_captcha.png')

# 找到小块的位置
block_left = 72
block_top = 54
block_right = 130
block_bottom = 112

# 裁剪小块
block_image = image.crop((block_left, block_top, block_right, block_bottom))

# 缩放小块
block_image = block_image.resize((40, 40))

# 去除噪点
block_image = block_image.convert('L')
block_image = block_image.point(lambda x: 255 if x > 128 else 0, '1')

# 保存小块
block_image.save('block_processed.png')

然后，我们可以使用Python的tesseract库进行小块的识别。

示例代码：

import pytesseract
from PIL import Image

# 打开小块
block_image = Image.open('block_processed.png')

# 识别小块
text = pytesseract.image_to_string(block_image)

# 输出识别结果
print(text)

对于整张图片，我们可以使用Python的OpenCV库进行模板匹配，找到小块的位置，从而完成拼图验证。具体实现方式可以参考下面这篇博客：Python通过OpenCV实现滑动验证码自动识别与破解

总结

通过上述方法，我们可以完成动态验证码和滑动验证码的降噪和识别，从而实现Python自动化操作。