支某宝图标点选图像识别

一、验证码特征与识别难点

核心特征

根据实际案例分析

，支付宝图标点选验证码呈现以下典型特征：

技术突破难点

二、识别前置条件

必备素材规范

三、核心识别代码样例

这里支持原图识别和截图识别两种，如果是原图识别就需要下面点击是顺序小图和点击区大图

1、点击顺序小图

2、点击区大图

如果是截图也按照上面的形式截图两张图

3、识别代码

import base64
import requests
import datetime
from io import BytesIO
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

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\\79-1.jpg')
# 图片转base64
img1_base64 = PIL_base64(img1)
img2 = Image.open(r'E:\\Python\\lixin_project\\OpenAPI接口测试\\test_img\\79-2.jpg')
# 图片转base64
img2_base64 = PIL_base64(img2)

# 验证码识别接口
url = "http://223.220.47.118:9009/openapi/verify_code_identify/"
data = {
# 用户的key
"key": "nHaAjgg5q1znn6tRUstY",
# 验证码类型
"verify_idf_id": "79",
# 点击区大图
"img1": img1_base64,
# 点击顺序小图
"img2": img2_base64,
}
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)

# 标记识别结果
draw = ImageDraw.Draw(img1)
# 字体设置
font_type = "./msyhl.ttc"
font_size = 20
font = ImageFont.truetype(font_type, font_size)
# 获取结果列表
y = response.json()['data']['res_str']
point_list = eval(y)
# 标记点击序号
for i, point in enumerate(point_list):
draw.ellipse((point[0] – 15, point[1] – 15,point[0] + 15, point[1] + 15), fill=(255, 0, 0))
draw.text((point[0] – 5, point[1] – 15), str(i + 1), fill=(255, 255, 255), font=font)

img1.show()

运行上面代码会自动标记点击位置，点击效果如下：

四、更多图像识别

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