京东中文点选验证码识别方案

本文主要是介绍京东中文点选验证码识别方案，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、验证码介绍

这款验证码防御能力还是很强，主要是中文字体特殊，颜色和背景融合度很高，以至于人都很难看清楚。有些文字甚至进行了模糊处理，人都很难识别是上面字。所以给机器识别造成了很大困扰。

二、识别代码

1、识别参数介绍

京东中文点选验证码识别，我们需要两种图片才能完成，分别是点击区大图

点击顺序小图

这里都需要原图才能达到最好的识别效果，截图效果可能会差一点。

2、识别代码


import base64
import requests
import datetime
from io import BytesIO
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFontt1 = datetime.datetime.now()#PIL图片保存为base64编码
def PIL_base64(img, coding='utf-8'):img_format = img.formatif img_format == None:img_format = 'JPEG'format_str = 'JPEG'if 'png' == img_format.lower():format_str = 'PNG'if 'gif' == img_format.lower():format_str = 'gif'if img.mode == "P":img = img.convert('RGB')if img.mode == "RGBA":format_str = 'PNG'img_format = 'PNG'output_buffer = BytesIO()# img.save(output_buffer, format=format_str)img.save(output_buffer, quality=100, format=format_str)byte_data = output_buffer.getvalue()base64_str = 'data:image/' + img_format.lower() + ';base64,' + base64.b64encode(byte_data).decode(coding)# base64_str = base64.b64encode(byte_data).decode(coding)return base64_str# 加载图片
img1 = Image.open(r'E:\Python\lixin_project\OpenAPI接口测试\test_img\57-1.jpg')
# 图片转base64
img1_base64 = PIL_base64(img1)
img2 = Image.open(r'E:\Python\lixin_project\OpenAPI接口测试\test_img\57-2.jpg')
# 图片转base64
img2_base64 = PIL_base64(img2)# 验证码识别接口
url = "http://www.detayun.cn/openapi/verify_code_identify/"
data = {# 用户的key"key": "IQt9nbDGqZ4AYIrPAvrB",# 验证码类型"verify_idf_id": "57",# 点击区大图"img1": img1_base64,# 点击顺序小图"img2": img2_base64,
}
header = {"Content-Type": "application/json"}# 发送请求调用接口
response = requests.post(url=url, json=data, headers=header)# 获取响应数据，识别结果
print(response.text)
print("耗时：", datetime.datetime.now() - t1)# 标记识别结果
draw = ImageDraw.Draw(img1)
# 字体设置
font_type = "./msyhl.ttc"
font_size = 20
font = ImageFont.truetype(font_type, font_size)
# 获取结果列表
y = response.json()['data']['res_str']
point_list = eval(y)
# 标记点击序号
for i, point in enumerate(point_list):draw.ellipse((point[0] - 15, point[1] - 15,point[0] + 15, point[1] + 15), fill=(255, 0, 0))draw.text((point[0] - 5, point[1] - 15), str(i + 1), fill=(255, 255, 255), font=font)img1.show()

运行上面代码，可以看到实际的点击效果如下图