【最新猿人学】 验证码 - 图文点选 文字验证码识别
暗号：aHR0cHM6Ly9tYXRjaC55dWFucmVueHVlLmNuL21hdGNoLzg=
该题为图文点选识别，点击对应的文字后，点击指定的页面，才能获取到对应的数据：
首先进行抓包分析，验证码请求接口一共返回了5个重要的数据：
所以先编写代码访问端口，将image 和 验证码id保存下来
接下来就是最重要的文字识别，我这里是使用easyocr库进行的文字识别，但是识别效率较低，有时候9个字只能够识别出8个
附上代码：
from PIL import Image import easyocr import numpy as np # 新增：需要转numpy数组 # 初始化 OCR（只加载中文，速度快） reader = easyocr.Reader(['ch_sim'], gpu=True) # --------------- 改成你的图片路径 ---------------- image_path = "更改为你的图片名字" img = Image.open(image_path) w, h = img.size # 自动切 3x3 格子 hz = [] cell_w = w//3 cell_h = h//3 print("开始识别 9 个格子文字...\n") for row in range(3): for col in range(3): x1 = col * cell_w y1 = row * cell_h x2 = x1 + cell_w y2 = y1 + cell_h # 裁剪格子 cell = img.crop((x1, y1, x2, y2)) # 修复：PIL Image 转 numpy 数组，再传给 easyocr cell_np = np.array(cell) # 识别 result = reader.readtext(cell_np, detail=0) text = result[0] if result else "" hz.append(text.strip()) print(hz)上面说到，这个文字识别库识别效率比较低，所以我使用了死循环，如果识别后要点击的4个字都在识别的文字列表里面，才结束循环：
点击坐标识别我是模拟了九个点的坐标，并且使用列表来完成：
from random import randint as r zb=[[51+r(-5,5),54+r(-5,5)],[140+r(-5,5),50+r(-5,5)],[255+r(-5,5),50+r(-5,5)],[54+r(-5,5),158+r(-5,5)],[157+r(-5,5),140+r(-5,5)],[270+r(-5,5),140+r(-5,5)],[57+r(-5,5),280+r(-5,5)],[157+r(-5,5),253+r(-5,5)],[252+r(-5,5),258+r(-5,5)]]之后再看验证接口，参数一共需要带两个，这里没有使用到任何加密：
这里有一个小坑！！！
接口中clicks参数中的x和y是由双引号引起来的，所以访问的时候也要使用双引号，可使用 str.replace("\'", "\"") 将单引号改为双引号，如果传入的是单引号，会导致验证失败
之后就能正确获取到数据：