最新利用Python突破验证码限制，面试打击_python天眼查最新验证码-优快云博客

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下载实验用的文件：

$ wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/364/python_captcha.zip

$ unzip python_captcha.zip

$ cd python_captcha

这是我们实验使用的验证码 captcha.gif

提取文本图片

在工作目录下新建 crack.py 文件，进行编辑。

#-- coding:utf8 --

from PIL import Image

im = Image.open(“captcha.gif”)

#(将图片转换为8位像素模式)

im = im.convert(“P”)

#打印颜色直方图

print im.histogram()

输出：

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 , 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 1, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0 , 1, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 0, 0, 0, 1, 2, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 2, 0, 0, 1, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 3, 1, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 3, 2, 132, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 15, 0 , 1, 0, 1, 0, 0, 8, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 6, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 18, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 365, 115, 0, 1, 0, 0, 0, 135, 186, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 116, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 21, 1, 1, 0, 0, 0, 2, 10, 2, 0, 0, 0, 0, 2, 10, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 625]

颜色直方图的每一位数字都代表了在图片中含有对应位的颜色的像素的数量。

每个像素点可表现256种颜色，你会发现白点是最多（白色序号255的位置，也就是最后一位，可以看到，有625个白色像素）。红像素在序号200左右，我们可以通过排序，得到有用的颜色。

his = im.histogram()

values = {}

for i in range(256):

values[i] = his[i]

for j,k in sorted(values.items(),key=lambda x:x[1],reverse = True)[:10]:

print j,k

输出：

255 625

212 365

220 186

219 135

169 132

227 116

213 115

234 21

205 18

184 15

我们得到了图片中最多的10种颜色，其中 220 与 227 才是我们需要的红色和灰色，可以通过这一讯息构造一种黑白二值图片。

#-- coding:utf8 --

from PIL import Image

im = Image.open(“captcha.gif”)

im = im.convert(“P”)

im2 = Image.new(“P”,im.size,255)

for x in range(im.size[1]):

for y in range(im.size[0]):

pix = im.getpixel((y,x))

if pix == 220 or pix == 227: # these are the numbers to get

im2.putpixel((y,x),0)

im2.show()

得到的结果：

提取单个字符图片

接下来的工作是要得到单个字符的像素集合，由于例子比较简单，我们对其进行纵向切割：

inletter = False

foundletter=False

start = 0

end = 0

letters = []

for y in range(im2.size[0]):

for x in range(im2.size[1]):

pix = im2.getpixel((y,x))

if pix != 255:

inletter = True

if foundletter == False and inletter == True:

foundletter = True

start = y

if foundletter == True and inletter == False:

foundletter = False

end = y

letters.append((start,end))

inletter=False

print letters

#在学习Python的过程中，往往因为没有资料或者没人指导从而导致自己不想学下去了，因此我特意准备了个群 592539176 ，群里有大量的PDF书籍、教程都给大家免费使用！不管是学习到哪个阶段的小伙伴都可以获取到自己相对应的资料！

输出：

[(6, 14), (15, 25), (27, 35), (37, 46), (48, 56), (57, 67)]

得到每个字符开始和结束的列序号。

import hashlib

import time

count = 0

for letter in letters:

m = hashlib.md5()

im3 = im2.crop(( letter[0] , 0, letter[1],im2.size[1] ))

m.update(“%s%s”%(time.time(),count))

im3.save(“./%s.gif”%(m.hexdigest()))

count += 1

(接上面的代码)

对图片进行切割，得到每个字符所在的那部分图片。

AI 与向量空间图像识别

在这里我们使用向量空间搜索引擎来做字符识别，它具有很多优点：

不需要大量的训练迭代
不会训练过度
你可以随时加入／移除错误的数据查看效果
很容易理解和编写成代码
提供分级结果，你可以查看最接近的多个匹配
对于无法识别的东西只要加入到搜索引擎中，马上就能识别了。

当然它也有缺点，例如分类的速度比神经网络慢很多，它不能找到自己的方法解决问题等等。

向量空间搜索引擎名字听上去很高大上其实原理很简单。拿文章里的例子来说：

你有 3 篇文档，我们要怎么计算它们之间的相似度呢？2 篇文档所使用的相同的单词越多，那这两篇文章就越相似！但是这单词太多怎么办，就由我们来选择几个关键单词，选择的单词又被称作特征，每一个特征就好比空间中的一个维度（x，y，z 等），一组特征就是一个矢量，每一个文档我们都能得到这么一个矢量，只要计算矢量之间的夹角就能得到文章的相似度了。

用 Python 类实现向量空间：

做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。

别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。

我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。

（1）Python所有方向的学习路线（新版）

这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。

在这里插入图片描述