你有没有想过，当你在填写登录表单时，为什么会有验证码？为什么它们有时候那么复杂，让人头大？而有时候又显得那么弱智？今天，我们一起探讨一下如何用 Python 爬虫识别各种验证码，让你的爬虫项目自由冲浪！

一、验证码究竟是个啥？

验证码（CAPTCHA）全称是Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart，简单来说，就是一种区分人类和计算机的自动化测试。在我们的日常生活中，验证码可以帮助网站识别用户是否为正常的人类访问者，从而防止恶意攻击和自动化脚本（防杠声明：我的爬虫没有恶意）。那么，主流验证码有哪些类型呢？

1. 文字验证码

文字验证码是最常见的一种，通常是由一串随机生成的字母、数字或字符组成。例如：

文字验证码示例

2. 图像验证码

图像验证码要求用户识别图片中的特定物体，如下图所示：

图像验证码示例

3. 滑动验证码

滑动验证码需要用户通过滑动滑块将一个碎片拼接到正确的位置。例如：

滑动验证码示例

在接下来的内容中，我们将分别探讨如何用 Python 爬虫识别这些验证码。

二、文字验证码识别

文字验证码识别的主要方法有两种：OCR 和深度学习。

1. OCR 识别

OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种将图片中的文字转换为可编辑文本的技术。在 Python 中，我们可以使用 tesseract 这个库来实现 OCR 识别。下面是一个简单的示例：

from PIL import Image  
import pytesseract  
  
# 打开图片  
image = Image.open("captcha.png")  
  
# 识别图片中的文字  
text = pytesseract.image_to_string(image)  
  
print("识别结果：", text)  

这里需要注意的是，OCR识别对于简单的文字验证码效果较好，但对于复杂的验证码识别率较低。

2. 深度学习识别

深度学习识别是使用神经网络模型来识别验证码，其识别率相对较高。我们可以使用 TensorFlow、Keras 等深度学习框架来搭建模型，然后训练并识别验证码。下面是一个简单的示例：

# ... 此处省略模型搭建和训练的代码 ...  
  
# 加载模型，可网上下载或自己训练，此处不展开训练方法  
model = load_model("captcha_model.h5")  
  
# 读取图片  
image = load_img("captcha.png", grayscale=True, target_size=(28, 28))  
  
# 预测  
prediction = model.predict(image)  
  
print("识别结果：", prediction)  

三、图像验证码识别

图像验证码识别同样可以使用深度学习的方法，但需要对图片进行预处理，提取出物体的特征，然后将其输入到神经网络中进行识别。下面是一个简单的示例：

# ... 此处省略模型搭建和训练的代码 ...  
  
# 加载模型  
model = load_model("image_captcha_model.h5")  
  
# 读取图片，并进行预处理  
image = load_img("image_captcha.png")  
image = preprocess_input(image)  
  
# 预测  
prediction = model.predict(image)  
  
print("识别结果：", prediction)  

四、滑动验证码识别

滑动验证码的识别相对较为复杂，通常需要结合图像处理技术、模板匹配等方法。下面是一个简单的示例：

import cv2  
  
# 读取背景图和滑块图  
bg_image = cv2.imread("bg_image.png")  
slider_image = cv2.imread("slider_image.png")  
  
# 将图片转换为灰度图  
gray_bg = cv2.cvtColor(bg_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
gray_slider = cv2.cvtColor(slider_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
  
# 使用模板匹配查找滑块在背景图中的位置  
result = cv2.matchTemplate(gray_bg, gray_slider, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)  
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)  
  
# 计算滑块需要移动的距离  
distance = max_loc[0] - slider_image.shape[1] // 2  
  
print("滑块需要移动的距离：", distance)  

当然，这里只是给出了一个简单的示例，实际应用中可能需要结合多种方法来提高识别精度。

五、技术总结

本文介绍了如何用 Python 爬虫识别各种类型的验证码，包括文字验证码、图像验证码和滑动验证码。虽然这些方法在一定程度上可以帮助我们突破验证码的屏障，但请注意，滥用这些技术可能会导致账户被封禁或其他法律风险。请在合法合规的前提下使用这些技术。

这里给大家分享一份Python全套学习资料，包括学习路线、软件、源码、视频、面试题等等，都是我自己学习时整理的，希望可以对正在学习或者想要学习Python的朋友有帮助！

如果大家对Python感兴趣，这套python学习资料一定对你有用

对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门Python是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。

包括：Python激活码+安装包、Python web开发，Python爬虫，Python数据分析，人工智能、机器学习、Python量化交易等习教程。带你从零基础系统性的学好Python！

零基础Python学习资源介绍

① Python所有方向的学习路线图，清楚各个方向要学什么东西

② 600多节Python课程视频，涵盖必备基础、爬虫和数据分析

③ 100多个Python实战案例，含50个超大型项目详解，学习不再是只会理论

④ 20款主流手游迫解 爬虫手游逆行迫解教程包

⑤ 爬虫与反爬虫攻防教程包，含15个大型网站迫解

⑥ 爬虫APP逆向实战教程包，含45项绝密技术详解

⑦ 超300本Python电子好书，从入门到高阶应有尽有

⑧ 华为出品独家Python漫画教程，手机也能学习

⑨ 历年互联网企业Python面试真题,复习时非常方便

👉Python学习路线汇总👈

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。（全套教程文末领取哈）

👉Python必备开发工具👈

温馨提示：篇幅有限，已打包文件夹，获取方式在：文末

👉Python学习视频600合集👈

观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

👉实战案例👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

👉100道Python练习题👈

检查学习结果。

👉面试刷题👈

资料领取

这份完整版的Python全套学习资料已经上传网盘，朋友们如果需要可以点击下方微信卡片免费领取 ↓↓↓【保证100%免费】