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100天精通Python(实用脚本篇)——第118天:基于selenium和ddddocr库实现反反爬策略之验证码识别

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专栏导读

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一、前言

兄弟们使用selenium自动登录网站的时候,是不是经常遇到数字验证码,使用传统的OCR库识别效果又不是很好,今天介绍一款效果非常棒的验证码识别模块——ddddocr。

在这里插入图片描述

二、ddddocr库使用说明

1. 介绍

ddddocr(带带弟弟ocr)是一个用于文字识别的开源库。它是基于深度学习技术的,具有高度的准确性和鲁棒性。ddddocr使用了深度神经网络来处理各种类型的文本,包括印刷体和手写体等。其双解码机制使其在处理复杂文本时表现出色。

这个库的特点之一是其模型结构的密集性(Dense),这意味着它能够更好地捕捉文本中的细节和特征,从而提高了识别的准确性。此外,它还采用了双解码机制(Dual Decode),这意味着它可以同时从多个角度对图像进行解码,进一步提高了识别的鲁棒性和准确性。

Github地址:https://github.com/sml2h3/ddddocr

2. 算法步骤

ddddocr这个库的算法主要包括以下几个步骤:

  1. 图像预处理:- 图像预处理是任何OCR系统中的第一步。它旨在使图像更容易处理,并提高文本识别的准确性。预处理步骤可能包括灰度化、二值化、去噪声、图像增强等操作,以减少后续步骤中的噪声和干扰。
  2. 文本检测:- 文本检测是指识别图像中文本的位置和边界框。这一步通常使用深度学习技术,如卷积神经网络 (CNN) 或循环神经网络 (RNN) 来实现。检测到的文本通常用矩形边界框表示。
  3. 文本识别:- 文本识别是从检测到的文本区域中提取出实际的文本内容。这通常涉及到使用循环神经网络 (RNN)、注意力机制或转录网络等模型来识别文本。这些模型可以是基于字符的,也可以是基于单词或子词的。
  4. 后处理:- 后处理步骤旨在提高识别准确性并改善结果的质量。这可能包括语言模型的应用、纠正错误、识别字体或手写风格等。
  5. 输出结果:- 最终结果通常以文本形式呈现,或者以标记文本的边界框和对应的文本内容的形式提供。

ddddOCR库可能会结合这些步骤,利用深度学习模型和传统的计算机视觉技术来实现文本识别。在不同的应用场景下,可能会有一些额外的步骤或优化,比如针对特定的文档类型进行优化、处理不同语言的文本等。

3. 安装

硬性要求 Python >= 3.8,通过pip命令进行安装:

pip install ddddocr

4. 参数说明

我们这里使用的是

ddddocr.DdddOcr()

类:

classDdddOcr(object):def__init__(self, ocr:bool=True, det:bool=False, old:bool=False, beta:bool=False,
                 use_gpu:bool=False,
                 device_id:int=0, show_ad=True, import_onnx_path:str="", charsets_path:str="")

这个

__init__

方法是一个Python类的构造函数,它定义了类的初始化过程,其中包含了一系列参数。让我来解释一下这些参数的含义:

  1. ocr: 这是一个布尔类型的参数,用于指定是否进行光学字符识别(OCR)。默认值为True,表示默认情况下会进行OCR。
  2. det: 这也是一个布尔类型的参数,用于指定是否进行文本检测(Text Detection)。默认值为False,表示默认情况下不会进行文本检测。
  3. old: 这是一个布尔类型的参数,用于指定是否使用旧版本的模型或方法。默认值为False,表示默认情况下不使用旧版本。
  4. beta: 这也是一个布尔类型的参数,用于指定是否使用测试版本(beta版本)的功能或方法。默认值为False,表示默认情况下不使用测试版本。
  5. use_gpu: 这是一个布尔类型的参数,用于指定是否使用GPU来进行计算。默认值为False,表示默认情况下不使用GPU,而使用CPU。
  6. device_id: 这是一个整数类型的参数,用于指定在使用GPU时要使用的GPU设备的ID。默认值为0,表示默认情况下使用ID为0的GPU设备。
  7. show_ad: 这是一个布尔类型的参数,用于指定是否显示广告。默认值为True,表示默认情况下会显示广告。
  8. import_onnx_path: 这是一个字符串类型的参数,用于指定导入ONNX模型的路径。默认值为空字符串,表示默认情况下不导入任何ONNX模型。
  9. charsets_path: 这是一个字符串类型的参数,用于指定字符集的路径。默认值为空字符串,表示默认情况下字符集的路径未指定。

这个类中有一个

classification

方法,需要传递一个图片对象进入就可以识别了:

defclassification(self, img, png_fix:bool=False):if self.det:raise TypeError("当前识别类型为目标检测")ifnotisinstance(img,(bytes,str, pathlib.PurePath, Image.Image)):raise TypeError("未知图片类型")ifisinstance(img,bytes):
            image = Image.open(io.BytesIO(img))elifisinstance(img, Image.Image):
            image = img.copy()elifisinstance(img,str):
            image = base64_to_image(img)else:assertisinstance(img, pathlib.PurePath)
            image = Image.open(img)ifnot self.use_import_onnx:
            image = image.resize((int(image.size[0]*(64/ image.size[1])),64), Image.ANTIALIAS).convert('L')else:if self.__resize[0]==-1:if self.__word:
                    image = image.resize((self.__resize[1], self.__resize[1]), Image.ANTIALIAS)else:
                    image = image.resize((int(image.size[0]*(self.__resize[1]/ image.size[1])), self.__resize[1]),
                                         Image.ANTIALIAS)else:
                image = image.resize((self.__resize[0], self.__resize[1]), Image.ANTIALIAS)if self.__channel ==1:
                image = image.convert('L')else:if png_fix:
                    image = png_rgba_black_preprocess(image)else:
                    image = image.convert('RGB')
        image = np.array(image).astype(np.float32)
        image = np.expand_dims(image, axis=0)/255.ifnot self.use_import_onnx:
            image =(image -0.5)/0.5else:if self.__channel ==1:
                image =(image -0.456)/0.224else:
                image =(image - np.array([0.485,0.456,0.406]))/ np.array([0.229,0.224,0.225])
                image = image[0]
                image = image.transpose((2,0,1))

        ort_inputs ={'input1': np.array([image]).astype(np.float32)}
        ort_outs = self.__ort_session.run(None, ort_inputs)
        result =[]

5. 纯数字验证码识别

测试图片:

在这里插入图片描述

测试代码:

import ddddocr
import time

start = time.time()# 开始时间# 1. 创建DdddOcr对象
ocr = ddddocr.DdddOcr(show_ad=False)# 2. 读取图片withopen('test.png','rb')as f:
    img = f.read()# 3. 识别图片内验证码并返回字符串
result = ocr.classification(img)print("识别结果:",result)

end = time.time()print("耗时:%s 秒"%str(start-end))

运行结果:

识别结果: 0413
耗时:-0.12942123413085938 秒

6. 纯英文验证码识别

测试图片:
在这里插入图片描述

运行结果:

识别结果: bcsm
耗时:-0.11309981346130371 秒

7. 英文数字验证码识别

测试图片:

在这里插入图片描述

运行结果:

识别结果: a72c
耗时:-0.09667587280273438 秒

8. 带干扰的验证码识别

测试图片:

在这里插入图片描述

运行结果:

识别结果: i27kYk
耗时:-0.09169244766235352 秒

可以看到ddddocr库识别验证码还是特别给力的!!!

三、验证码识别登录代码实战

上一期我们讲了如何使用selenium输入账号信息登录网站,还不会的可以去复习一下:https://blog.csdn.net/yuan2019035055/article/details/136284263

测试网站:https://captcha7.scrape.center/

在这里插入图片描述

1. 输入账号密码

运行下面代码将会输入账号密码:

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
import time

# 1. 创建链接# 创建ChromeOptions对象,用于配置Chrome浏览器的选项
chrome_options = webdriver.ChromeOptions()# 添加启动参数,'--disable-gpu'参数用于禁用GPU加速,适用于部分平台上的兼容性问题
chrome_options.add_argument('--disable-gpu')# 2. 添加请求头伪装浏览器
chrome_options.add_argument('user-agent=Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/103.0.0.0 Safari/537.36')
driver = webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options)# 3. 执行 `stealth.min.js` 文件进行隐藏浏览器指纹withopen('stealth.min.js')as f:
    js = f.read()
driver.execute_cdp_cmd("Page.addScriptToEvaluateOnNewDocument",{"source": js
})# 4. 最大化浏览器窗口
driver.maximize_window()# 5. 发送请求,打开网页
driver.get('https://captcha7.scrape.center/')
time.sleep(1)# 6. 输入账号密码
username_input = driver.find_element(by=By.XPATH, value="//div[@class='el-tooltip username item el-input']/input")# 定位账号框
username_input.send_keys("your_username")# 输入账号信息(这里自行替换)

password_input  = driver.find_element(by=By.XPATH, value="//div[@class='el-tooltip password item el-input']/input")# 定位密码框
password_input .send_keys("your_username")# 输入密码信息(这里自行替换)

time.sleep(100)

运行结果:

在这里插入图片描述

2. 下载验证码

1、先找到验证码图片的ID:

在这里插入图片描述
ID为:

captcha

2、定位验证码:

element = driver.find_element(By.ID,'captcha')# 定位验证码

3、使用

screenshot('test.png')

方法保存截图在本地:

element.screenshot('test.png')# 保存截图

完整代码:

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
import time

# 1. 创建链接# 创建ChromeOptions对象,用于配置Chrome浏览器的选项
chrome_options = webdriver.ChromeOptions()# 添加启动参数,'--disable-gpu'参数用于禁用GPU加速,适用于部分平台上的兼容性问题
chrome_options.add_argument('--disable-gpu')# 2. 添加请求头伪装浏览器
chrome_options.add_argument('user-agent=Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/103.0.0.0 Safari/537.36')
driver = webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options)# 3. 执行 `stealth.min.js` 文件进行隐藏浏览器指纹withopen('stealth.min.js')as f:
    js = f.read()
driver.execute_cdp_cmd("Page.addScriptToEvaluateOnNewDocument",{"source": js
})# 4. 最大化浏览器窗口
driver.maximize_window()# 5. 发送请求,打开网页
driver.get('https://captcha7.scrape.center/')
time.sleep(1)# 6. 输入账号密码
username_input = driver.find_element(by=By.XPATH, value="//div[@class='el-tooltip username item el-input']/input")# 定位账号框
username_input.send_keys("your_username")# 输入账号信息(这里自行替换)

password_input  = driver.find_element(by=By.XPATH, value="//div[@class='el-tooltip password item el-input']/input")# 定位密码框
password_input .send_keys("your_username")# 输入密码信息(这里自行替换)# 7. 下载验证码
element = driver.find_element(By.ID,'captcha')# 定位验证码
element.screenshot('test.png')# 保存截图

运行结束就会在当前路径下保存验证码图片:

在这里插入图片描述

注意:当网站的验证码图片没法定位下载的时候,可以使用Python定位屏幕指定位置截图的模块,如:

pyautogui

等等,进行截图下载验证码图片

3. 识别验证码并登录

接下来需要识别验证码内容,定位验证码文本框,输入验证码,点击登录,完整代码如下:

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
import time
import ddddocr

# 1. 创建链接# 创建ChromeOptions对象,用于配置Chrome浏览器的选项
chrome_options = webdriver.ChromeOptions()# 添加启动参数,'--disable-gpu'参数用于禁用GPU加速,适用于部分平台上的兼容性问题
chrome_options.add_argument('--disable-gpu')# 2. 添加请求头伪装浏览器
chrome_options.add_argument('user-agent=Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/103.0.0.0 Safari/537.36')
driver = webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options)# 3. 执行 `stealth.min.js` 文件进行隐藏浏览器指纹withopen('stealth.min.js')as f:
    js = f.read()
driver.execute_cdp_cmd("Page.addScriptToEvaluateOnNewDocument",{"source": js
})# 4. 最大化浏览器窗口
driver.maximize_window()# 5. 发送请求,打开网页
driver.get('https://captcha7.scrape.center/')
time.sleep(1)# 6. 输入账号密码
username_input = driver.find_element(by=By.XPATH, value="//div[@class='el-tooltip username item el-input']/input")# 定位账号框
username_input.send_keys("your_username")# 输入账号信息(这里自行替换)

password_input  = driver.find_element(by=By.XPATH, value="//div[@class='el-tooltip password item el-input']/input")# 定位密码框
password_input .send_keys("your_username")# 输入密码信息(这里自行替换)# 7. 下载验证码
element = driver.find_element(By.ID,'captcha')# 定位验证码
element.screenshot('test.png')# 保存截图# 8. 识别验证码# 创建DdddOcr对象
ocr = ddddocr.DdddOcr(show_ad=False)# 读取图片withopen('test.png','rb')as f:
    img = f.read()# 识别图片内验证码并返回字符串
result = ocr.classification(img)print("识别结果:",result)# 9. 输入验证码
yzm = driver.find_element(by=By.XPATH, value="//div[@class='captcha el-input']/input")# 定位账号框
yzm.clear()# 清空默认文本
yzm.send_keys(result)# 10. 点击登录按钮元素
login_button = driver.find_element(by=By.XPATH, value="//button[@class='el-button login el-button--primary']")# 点击登录按钮
login_button.click()

time.sleep(100)

运行结果:

在这里插入图片描述

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标签: python selenium ddddocr

本文转载自: https://blog.csdn.net/yuan2019035055/article/details/136787778
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