python实现腾讯滑块验证码识别

Python实现腾讯滑块验证码识别攻略

简介

腾讯滑块验证码是指腾讯开放平台等业务的验证码形式之一，通常包含一个滑块拼图和一个背景图片。用户需要将滑块拼图拖到背景图片上的合适位置才能通过验证。

这种验证码具有识别难度较高、对自动化攻击具有较好的防御效果等特点，但也给用户带来了一定的使用体验上的负担。因此鉴于实际需要，人们将研究出了多种方法来自动识别或破解该类型的验证码。例如利用图像识别、机器学习等技术，结合第三方工具或自行开发脚本，实现判断并自动完成验证的功能。

本文旨在介绍如何借助Python实现腾讯滑块验证码识别的方法，较为详细地介绍使用Python实现该功能的过程及要点，并提供至少两个实际应用场景的示例。

实现步骤

以下是Python实现腾讯滑块验证码识别的主要步骤：

1. 获取验证码图片：需要使用图片下载函数或工具，获取包含验证码的背景图片和滑块拼图。可使用Python第三方库（如requests、selenium等）模拟用户登录获取验证码，或直接提供下载链接进行下载。
2. 处理图片：使用Python实现的图像处理库（如PIL、OpenCV等）把下载的图片数据载入到程序中，并对图片进行处理。主要分为以下方面处理：
3. 调整大小：将图片缩放到指定尺寸或分辨率。
4. 裁剪：将图片裁剪，分别获取图案和背景图的部分。
5. 颜色转换：将图片的颜色模式从RGB转换成HSV等。这个步骤将减少后面的图像处理的类别、区分的难度，方便我们进行进一步的图像分割工作。
6. 增强对比度：从中提取特征值，如边缘、轮廓等。
7. 图像分析和比对：使用Python实现的图像处理或计算机视觉库（如TensorFlow、Keras、Scikit-Learn等）对处理后的背景图片和滑块拼图进行分析和比对。主要分为以下方面处理：
8. 特征提取：使用图像处理技术中的特征提取功能来将图像转换成一组特征向量，便于进行后续计算。
9. 物体定位：通过物体细节的提取和对比，来确定滑块拼图的位置和目标位置所在的位置。
10. 模拟拖拽：将分析和比较结果输出到模拟浏览器的程序中，实现自动拖拽并完成验证。

示例说明

此处提供至少两个实际应用场景的示例：

示例1：模拟快递信息查询

假定现在需要自动查询一家快递公司的货物信息，但是该快递公司的查询页面设置了滑块验证码。因此，需要使用Python来自动获取并识别该验证码，然后才能获取到查询结果。

解决方案如下：

1. 使用Python的requests库发送GET请求，获取查询页面的源代码。
2. 以Chrome为例，使用chromedriver打开一个无界面的Chrome浏览器，并模拟用户操作在查询页面中输入相应的查询信息，并获取验证码图片。
3. 利用PIL和OpenCV等Python图像处理库对图片进行处理，识别出滑块的位置。
4. 利用selenium模拟拖拽滑块的操作，完成验证，获取查询结果。

示例2: 爬虫程序获取数据

假设需要爬虫程序获取一个网站的数据，但是该网站设置了滑块验证码以防止爬虫，因此需要使用Python来自动获取并识别该验证码才能正确获取数据。

解决方案如下：

1. 使用Python的requests库发送GET请求，获取指定页面的源代码。
2. 利用Chrome浏览器以headless模式打开该页面，并使用selenium库获取验证码图片。
3. 对验证码图片进行处理，提取特征并将位置识别出来。
4. 使用selenium库模拟鼠标拖拽操作，完成验证码验证并继续爬取剩下的数据。

总结

以上是Python实现腾讯滑块验证码识别的一些主要步骤和示例说明。值得注意的是，不同的验证码识别场景可能需要使用不同的技术和方法。因此，在实际应用和开发过程中，我们还需要结合具体的场景和需求，根据实际情况灵活选择和应用相关技术和方法。