百度多段轨迹验证码识别
一、简介
如下图是百度的多段轨迹验证码图例，这个轨迹验证码是分段显示的，你必须根据轨迹先滑动一定的距离，然后才会显示第二段轨迹的的图片。
由于这样的独特设计，也让这个验证码的轨迹识别难度直线上升。
二、识别代码
经过我们这几天的熬夜奋战，终于解决了这款轨迹验证码的识别问题，正确率也达到了90%以上。
下面是python识别验证码的样例代码
import base64 import requests import datetime from io import BytesIO from PIL import Image t1 = datetime.datetime.now() #PIL图片保存为base64编码 def PIL_base64(img, coding='utf-8'): img_format = img.format if 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\84.jpg') # 图片转base64 img1_base64 = PIL_base64(img1) 验证码识别接口 可以根据自己网络情况选择不同接口 http://bq1gpmr8.xiaomy.net（电信） http://220.167.181.200:9009（移动、电信、联通） # 验证码识别接口 url = "http://220.167.181.200:9009/openapi/verify_code_identify/" data = { # 用户的key "key":"onNYnzzAWPO8E0bPDmJv", # 验证码类型 "verify_idf_id":"84", # 样例图片 "img_base64":img1_base64, } import json print(json.dumps(data)) 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)识别完成后得到是滑动轨迹点的坐标，如下所示。这样就可以根据轨迹点坐标模拟滑动，或者js逆向直接走协议过验证码。
识别结果：[(83, 121), (100, 131), (117, 140), (133, 148), (148, 154), (162, 158), (176, 162), (188, 165), (200, 167), (210, 169), (219, 171), (226, 173), (232, 174), (237, 175), (241, 175), (244, 174), (246, 172), (246, 169), (247, 164), (246, 158), (246, 151), (245, 142), (243, 132), (240, 120), (237, 106), (233, 91), (227, 73), (221, 54), (212, 33), (203, 10)]我把轨迹点的坐标可视化出来就是如下图所示的样子，图中轨迹点用蓝色点进行了标注。基本上和曲线完美重合。
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