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 &mdash;&mdash; 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。

来源：https://blog.csdn.net/BROKEN__Y/article/details/129111441