Reconocimiento del código de verificación de la nube del rastreador de Python

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1. Baidu Smart Cloud

Utilizo Baidu Smart Cloud y se estima que pocas personas utilizan la plataforma de codificación en la nube.
Https://cloud.baidu.com/
para iniciar sesión y registrarse.

Es gratis para comenzar y es suficiente para aprender el reconocimiento de texto OCR.
Intenté tres, cada uno tiene sus propias ventajas y desventajas.

2. Utilice

Se utilizan ambos y el SDK admite varios idiomas.

2.1 uso de la documentación de API

Vaya a la conexión obtenida por el token de acceso.
A continuación se muestra el método de uso de Python.

Por documento oficial se resume a:
El siguiente es ocr.pyun archivo.

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-

import requests
import base64

'''
百度 ocr 提供了模板
验证码识别
'''


# 得到 access_token
def get_access_token(client_id, client_secret):
    # client_id 为官网获取的 AK, client_secret 为官网获取的 SK.
    host = f'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id={client_id}&client_secret={client_secret}'
    response = requests.get(host)
    if response:
        print(response.json())
        return response.json()["access_token"]


'''
client_id: API Key
client_secret: Secret Key
url_img: 照片的 URl
type_: 选择识别的方式, 默认为 webimage_loc.
    - general: 通用文字识别（标准含位置版）
    - accurate: 通用文字识别（高精度含位置版）
    - webimage_loc: 网络图片文字识别（含位置版）
'''


# 得到结果
def baidu_OCR(client_id, client_secret, url_img, type_="webimage_loc"):
    request_url = f"https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/{type_}"
    # url
    request_url = request_url + "?access_token=" + get_access_token(client_id, client_secret)
    # 图片文件的二进制形式
    b_img = requests.get(url_img).content
    # b_img = open('./data/4.png', 'rb').read()
    img = base64.b64encode(b_img)
    # 参数
    params = {
    
    
        "image": img
    }
    headers = {
    
    
        'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'
    }
    # 请求
    response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)
    # 返回结果
    if response:
        print(response.json())
        return response.json()["words_result"][0]["words"]

Citando el método anterior

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-

import ocr

if __name__ == '__main__':
    # API Key
    client_id = "client_id"
    # Secret Key
    client_secret = "client_secret"
    # 照片的路径
    url_img = "https://timgsa.baidu.com/timg?image&quality=80&size=b9999_10000&sec=1605085260223&di=f3ac8274fc8d8aa5830cfdd0e75e5586&imgtype=0&src=http%3A%2F%2Fimg3.itboth.com%2F11%2F96%2FM3Enmm.jpg"
    # 输出识别后的结果
    # print(baidu_OCR(client_id, client_secret, url_img))
    print(ocr.baidu_OCR(client_id, client_secret, url_img, type_="general"))
    print(ocr.baidu_OCR(client_id, client_secret, url_img, type_="accurate"))
    print(ocr.baidu_OCR(client_id, client_secret, url_img, type_="webimage_loc"))

2.2 Uso de la documentación del SDK

En PyCharm End montado directamente baidu-aipen.
Han utilizado el siguiente método.

Según la documentación:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-

import requests
from aip import AipOcr

'''
调用百度 ocr 接口
验证码识别
'''


# 读取图片
def get_file_content(url_img):
    # 图片文件的二进制形式
    return requests.get(url_img).content


if __name__ == '__main__':

    """ 你的 APPID AK SK """
    APP_ID = 'APP_ID'
    API_KEY = 'API_KEY'
    SECRET_KEY = 'SECRET_KEY'

    # SDK客户端
    client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

    # 照片连接
    url_img = "https://timgsa.baidu.com/timg?image&quality=80&size=b9999_10000&sec=1605085260223&di=f3ac8274fc8d8aa5830cfdd0e75e5586&imgtype=0&src=http%3A%2F%2Fimg3.itboth.com%2F11%2F96%2FM3Enmm.jpg"

    # 读取图片
    image = get_file_content(url_img)

    # 如果有可选参数
    options = {
    
    
        "recognize_granularity": "big",
        "detect_direction": "true",
        "vertexes_location": "true",
        "probability": "true"
    }

    # 调用通用文字识别（含位置信息版）, 图片参数为远程 url 图片
    generalUrl = client.generalUrl(url_img)
    print(generalUrl)
    print(generalUrl["words_result"][0]["words"])
    # 带参数调用通用文字识别（含位置高精度版）
    accurate = client.accurate(image, options)
    print(accurate)
    print(accurate["words_result"][0]["words"])
    # 调用网络图片文字识别, 图片参数为远程 url 图片
    web_image_url = client.webImageUrl(url_img)
    print(web_image_url)
    print(web_image_url["words_result"][0]["words"])

3. Obtenga el código de verificación de Gushiwen.com

Sitio web de Gushiwen
https://so.gushiwen.cn/user/login.aspx
Aquí solo obtiene el código de verificación, inicie sesión en la parte posterior.

Necesita convertir gif a formato png, necesita instalar almohada

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-

import requests
from lxml import etree
from aip import AipOcr
from PIL import Image


# gif 转化为 png
def gif_png(img_path, img_name):
    im = Image.open(img_path)

    # gif 转化为 png
    def iter_frames(image):
        try:
            j = 0
            while 1:
                image.seek(j)
                image_frame = image.copy()
                palette = image_frame.getpalette()
                if j > 0:
                    image_frame.putpalette(palette)
                yield image_frame
                j += 1
        except EOFError:
            pass

    for i, frame in enumerate(iter_frames(im)):
        frame.save(img_name, **frame.info)


# 读取文件
def get_file_content(file_path):
    with open(file_path, 'rb') as fp:
        return fp.read()


# 得到验证码
def getCode(url_image):
    # 保存照片
    with open("./data/login.gif", 'wb') as f:
        f.write(requests.get(url_image).content)

    """ 你的 APPID AK SK """
    APP_ID = '22962182'
    API_KEY = 'NhPmiDM9vM5B9SeH9fYM6tty'
    SECRET_KEY = 'nWa2ix6mlqRcec3xzVeHaCzAqWPOS8Fx'

    # SDK客户端
    client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
    # 转化
    gif_png("./data/login.gif", "./data/login.png")
    url_content = get_file_content("./data/login.png")
    # 调用通用文字识别（含位置信息版）
    general_url = client.general(url_content)
    return general_url["words_result"][0]["words"]


if __name__ == '__main__':
    # url, UA
    url = "https://so.gushiwen.cn/user/login.aspx"
    headers = {
    
    
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:82.0) Gecko/20100101 Firefox/82.0"
    }
    # 爬取
    text = requests.get(url=url, headers=headers).text
    # 解析
    tree = etree.HTML(text, etree.HTMLParser(encoding="utf-8"))
    # 得到照片 url
    url_img = "https://so.gushiwen.cn" + tree.xpath("//img[@id='imgCode']/@src")[0]
    # 得到验证码
    login_code = getCode(url_img)
    print(login_code)

El efecto es el siguiente, personalmente creo que la precisión no es demasiado alta, pero también es posible de forma gratuita.