您的位置:首页 > 编程语言 > Python开发

Python 爬虫入门(四)—— 验证码下篇(破解简单的验证码)

2016-02-29 14:17 686 查看

http://www.cnblogs.com/hearzeus/p/5226546.html

  1.)获取验证码
  在上节,我们已经讲述了获取验证码的方法,这里不作赘述。下面是我获取到的另一个网站的验证码(最后我会放一个验证码的压缩包,想要练习的同学可以下载下来,寻找准确率更高的方案)。

 2.)分析验证码
  a.)分析样本空间
  从上面的验证码可以看出,图片上总共有5个字,分别是操作数1、操作符、操作数2、"等于"。所以我们提取的话,只有前三个字是有效字。同时操作数的取值范围(0~9),操作符的取值为(加、乘)。所以总共有12个样本空间,操作数有10个,操作符有两个。
  b.)分析提取范围
  windows用户可以用系统自带的画板工具打开验证码,可以看到如下信息。

  首先可以看到,验证码的像素是80*30,也就说横向80像素,纵向30像素,如果给它画上坐标系的话,坐标原点(0,0)为左上方顶点,向右为x轴(0=<x<80),向下为y轴(0=<y<30)。(10,17)是当前鼠标(图片中的十字)所在位置的坐标,这个可以帮助我们确定裁剪的范围。我用的裁剪范围分别是:
  
  操作数1和操作数2的大小做好保持一致,这样可以使两个操作数共用样本数据。region = (3,4,16,17) 其中(3,4)代表左上顶点的坐标,(16,17)代表右下顶点的坐标,这样就可以构成一个矩形。大小为(16-3,17-4)即宽和高均为13像素的矩形
 3.)处理验证码(这里我用的是python的"PIL"图像处理库)
   a.)转为灰度图
    PIL 在这方面也提供了极完备的支持,我们可以:
    img.convert("L")
    把 img 转换为 256 级灰度图像, convert() 是图像实例对象的一个方法,接受一个 mode 参数,用以指定一种色彩模式,mode 的取值可以是如下几种:
    · 1 (1-bit pixels, black and white, stored with one pixel per byte)
    · L (8-bit pixels, black and white)
    · P (8-bit pixels, mapped to any other mode using a colour palette)
    · RGB (3x8-bit pixels, true colour)
    · RGBA (4x8-bit pixels, true colour with transparency mask)
    · CMYK (4x8-bit pixels, colour separation)
    · YCbCr (3x8-bit pixels, colour video format)
    · I (32-bit signed integer pixels)
    · F (32-bit floating point pixels)
    代码如下:

from PIL import Image
image = Image.open("H:\\authcode\\origin\\code3.jpg")
imgry = image.convert("L")
imgry.show()


    运行结果:
  

    然后二值化:

from PIL import Image
image = Image.open("H:\\authcode\\origin\\code3.jpg")
imgry = image.convert("L")
# imgry.show()
threshold = 100
table = []
for i in range(256):
if i < threshold:
table.append(0)
else:
table.append(1)
out = imgry.point(table,'1')
out.show()


    运行结果:
  
    这个时候就是比较纯粹的黑白图了。
    代码说明:
      a).threshold = 100这个是一个阈值,具体是多少,看情况,如果比较专业的可以根据图片的灰度直方图来确定,一般而言,可以自己试试不同的值,看哪个效果最好。
      b).其他的函数都是PIL自带的,有疑问的可以自己找资料查看
    b.)图片裁剪
    代码如下:

from PIL import Image
image = Image.open("H:\\authcode\\origin\\code3.jpg")
imgry = image.convert("L")
# imgry.show()
threshold = 100
table = []
for i in range(256):
if i < threshold:
table.append(0)
else:
table.append(1)
out = imgry.point(table,'1')
# out.show()
region = (3,4,16,17)
result = out.crop(region)
result.show()


    运行结果:
    
    更改region的值就可以裁剪到不同的图片,然后对其进行分类。我是把每个数字都不同的文件夹里,结果如下:

  4.)提取特征值
  提取特征值的算法就是因人而异了,这里我用的是,对每个分割后的验证码,横向画两条线,纵向画两条线,记录与验证码的交点个数(很尴尬的是我这个方案,识别率不高,这里意思到了就行了,大家懂的)。
  
  就是这么个意思。这四条线的表达式为:(横线)x=3和x=6,(竖线)y=2,y=11
   代码如下:

def yCount1(image):
count = 0;
x = 3
for y in range(0,13):
pixel = image.getpixel((x,y))
if(pixel==0):
count = count+1
return count
def yCount2(image):
count = 0;
x = 6
for y in range(0,13):
pixel = image.getpixel((x,y))
if(pixel==0):
count = count+1
return count
def xCount1(image):
count = 0
y = 2
for x in range(0,13):
pixel = image.getpixel((x,y))
if(pixel==0):
count = count+1
return count
def xCount2(image):
count = 0
y = 11
for x in range(0,13):
pixel = image.getpixel((x,y))
if(pixel==0):
count = count+1
return count


  把(0~9)这10个数字取特征值之后就得到如下图的结果:
  

2:5:3:3-0
2:2:2:3-0
5:2:2:4-0
2:2:2:0-0
2:4:2:0-0
6:2:3:3-0
0:3:3:2-0
2:5:3:3-0
2:1:3:5-1
2:1:3:5-1
1:6:3:4-1
1:8:3:2-1
1:8:3:3-1
1:6:3:4-1
1:5:3:3-1
1:3:3:5-1
2:1:3:5-1
1:6:3:3-1
1:7:3:2-1
1:5:3:3-1
1:7:3:4-1
1:8:3:2-1
2:1:2:5-1
2:1:1:2-1
1:8:3:2-1
2:1:2:5-1
1:7:0:1-1
2:1:2:5-1
6:1:2:1-1
0:6:3:1-1
0:6:2:1-1
1:7:2:1-1
5:1:2:3-1
1:3:3:5-1
2:7:2:2-1
6:1:2:1-1
2:1:2:3-1
5:1:1:0-1
1:6:3:3-1
1:7:3:2-1
1:7:3:4-1
5:1:2:3-1
2:1:1:1-1
1:6:0:1-1
4:1:2:3-1
1:1:2:4-1
5:1:2:1-1
0:5:2:2-1
2:1:2:4-1
1:5:3:5-1
5:1:3:3-1
1:8:3:2-1
1:5:3:3-1
2:1:2:5-1
2:1:1:2-1
2:1:2:5-1
2:1:2:5-1
2:1:2:5-1
2:1:2:5-1
1:8:3:2-1
2:1:2:5-1
1:5:3:3-1
2:1:3:5-1
3:2:2:2-2
4:1:1:1-2
3:3:2:6-2
3:3:4:4-2
2:3:2:3-2
3:3:2:6-2
2:3:3:3-2
2:3:3:3-2
3:5:3:6-2


  最后一个数字代表这个特征值的结果,比如3:5:3:6-2,代表如果一个图片满足3:5:3:6,那么我们就认为这个图片上的值为2
  这样是有误差的
  首先,存在一个特征值同时输入多个数字,比如,1:2:3:4可能输入2,也可能输入3,这个时候就会出现误差。(解决方案:取出现频率最高的结果,但是也会有误差)
  其次,可能存在一个特征值不在我们的样本空间。(解决方案:扩大样本空间)
 5.)验证
  完成以上几部,就可以进行破解测试了。
  代码如下(crackcode是我自己写的函数):
  
  
  
  附录:

  crackcode.py

#encoding=utf8
import checknumber
import splitImage
import checkoperation
def getCodeResult(image):
image1 = splitImage.getNumImage(image,1)
image2 = splitImage.getNumImage(image,2)
image3 = splitImage.getNumImage(image,3)
num1 = checknumber.getnum(image1)
num2 = checknumber.getnum(image2)
operation =checkoperation.getoperation(image3)
# print `num1`+":"+`operation`+":"+`num2`
if(int(operation) != 2):
result =  int(num1) + int(num2)
else:
result =  int(num1) * int(num2)
return result


  checknumber.py 

#encoding=utf8
from PIL import Image
import test
import collections

f = open("../src/school")
lines = f.readlines()
ips={}
for i in range(0,len(lines)):
ips[i] = lines[i]
def getnum(image):
# newimage = test.handimage(image)
newimage = image
result = `test.yCount1(newimage)`+":"+`test.yCount2(newimage)`+":"+`test.xCount1(newimage)`+":"+`test.xCount2(newimage)`
result_ips = []
for x in range(len(ips)):
if(ips[x].find(result)>-1):
result_ips.append(ips[x].strip("\n").split('-')[1])
d = collections.Counter(result_ips)
if(len(d.most_common(1))==0):
return -1
else:
return d.most_common(1)[0][0]


  splitImage.py

#encoding=utf8
from PIL import Image

def getNumImage(image,type):
imgry = image.convert("L")
threshold = 100
table = []
for i in range(256):
if i < threshold:
table.append(0)
else:
table.append(1)
out = imgry.point(table,'1')
if(type == 1):#操作数1
region = (3,4,16,17)
result = out.crop(region)
return result
elif(type == 2):#操作数2
region = (33,4,46,17)
result = out.crop(region)
return result
else:#操作符
region = (18,4,33,17)
result = out.crop(region)
return result

return result


  checkoperation.py

#encoding=utf8
from PIL import Image
import test
import collections

f = open("../src/operation")
lines = f.readlines()
ips={}
for i in range(0,len(lines)):
ips[i] = lines[i]
def getoperation(image):
# newimage = test.handimage(image)
newimage = image
result = `test.yCount1(newimage)`+":"+`test.yCount2(newimage)`+":"+`test.xCount1(newimage)`+":"+`test.xCount2(newimage)`
result_ips = []
for x in range(len(ips)):
if(ips[x].find(result)>-1):
result_ips.append(ips[x].strip("\n").split('-')[1])
d = collections.Counter(result_ips)
if(len(d.most_common(1))==0):
return -1
else:
return d.most_common(1)[0][0]


  test.py

#encoding=utf8
from pytesseract import *
from PIL import Image

def handimage(image):
height = image.size[1]
width = image.size[0]
# print height,width
for h in range(height):
for w in range(width):
pixel = image.getpixel((w,h))
if(pixel<127):
image.putpixel((w,h),0)
else:
image.putpixel((w,h),255)
for h in range(height):
for w in range(width):
pixel = image.getpixel((w,h))
# print pixel
return image
def yCount1(image): count = 0; x = 3 for y in range(0,13): pixel = image.getpixel((x,y)) if(pixel==0): count = count+1 return count def yCount2(image): count = 0; x = 6 for y in range(0,13): pixel = image.getpixel((x,y)) if(pixel==0): count = count+1 return count def xCount1(image): count = 0 y = 2 for x in range(0,13): pixel = image.getpixel((x,y)) if(pixel==0): count = count+1 return count def xCount2(image): count = 0 y = 11 for x in range(0,13): pixel = image.getpixel((x,y)) if(pixel==0): count = count+1 return count


operation和school分别为操作数和操作符的样本空间,可以自己获取。
验证码样本放在百度云了,500条:
链接:http://pan.baidu.com/s/1hrv5w7y 密码:igo6
至此,破解验证码的流程就结束了。

  说明:

  a).代码仅供学习交流
  b).如有错误,多多指教
  c).转载请注明出处
内容来自用户分享和网络整理,不保证内容的准确性,如有侵权内容,可联系管理员处理 点击这里给我发消息
标签: