使用python识别验证码

1. 获取验证码图片
首先，我们需要发送HTTP请求来获取验证码的背景图和滑块图。

python

import requests
import shutil

def fetch_captcha_images():
    response = requests.get('https://example.com/captcha')
    data = response.json()
    
    bg_image_response = requests.get(data['bg'])
    slider_image_response = requests.get(data['slider'])
    
    with open('bg.jpg', 'wb') as f:
        f.write(bg_image_response.content)
        
    with open('slider.png', 'wb') as f:
        f.write(slider_image_response.content)

    return 'bg.jpg', 'slider.png'
2. 处理图片并识别滑块位置
我们使用OpenCV库处理图片，并识别出滑块需要移动的位置。

python

import cv2

def detect_slider_position(bg_path, slider_path):
    bg = cv2.imread(bg_path, 0)
    slider = cv2.imread(slider_path, 0)

    result = cv2.matchTemplate(bg, slider, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    _, _, _, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)

    return max_loc[0]  # 滑块的x坐标
3. 生成滑动轨迹
一旦我们知道了滑块需要移动的位置，我们就可以生成滑动轨迹。

python

import random

def generate_slide_path(distance):
    path = []
    steps = 30  # 步数
    for i in range(steps + 1):
        x = (distance / steps) * i
        y = random.uniform(-1, 1)  # 模拟微小抖动
        t = i * 10  # 每步的时间间隔
        path.append([x, y, t])
    return path
4. 提交滑动验证
最后，我们将生成的滑动轨迹提交给服务器进行验证。

python

def submit_captcha(path):
    data = {'path': path, 'additional_params': 'other necessary parameters'}
    response = requests.post('https://example.com/verify', json=data)
    return response.json()
主流程
将上述步骤整合到一个主函数中，完成滑块验证码的破解过程。

python

def main():
    bg_path, slider_path = fetch_captcha_images()
    distance = detect_slider_position(bg_path, slider_path)
    path = generate_slide_path(distance)
    result = submit_captcha(path)
    print('Verification result:', result)

if __name__ == '__main__':
    main()

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