验证码（CAPTCHA）全称为全自动区分计算机和人类的公开图灵测试（Completely Automated Public Turing test to tell Computersand Humans Apart）。从其全称可以看出，验证码用于测试用户是真实的人类还是计算机机器人。

1.获得验证码图片

每次加载注册网页都会显示不同的验证验图像，为了了解表单需要哪些参数，我们可以复用上一章编写的parse_form()函数。

>>> import cookielib,urllib2,pprint>>> import form>>> REGISTER_URL = 'http://127.0.0.1:8000/places/default/user/register'>>> cj=cookielib.CookieJar()>>> opener=urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cj))>>> html=opener.open(REGISTER_URL).read()>>> form=form.parse_form(html)>>> pprint.pprint(form){
   '_formkey': 'a67cbc84-f291-4ecd-9c2c-93937faca2e2', '_formname': 'register', '_next': '/places/default/index', 'email': '', 'first_name': '', 'last_name': '', 'password': '', 'password_two': '', 'recaptcha_response_field': None}>>>

上面recaptcha_response_field是存储验证码的值，其值可以用Pillow从验证码图像获取出来。先安装pip install Pillow，其它安装Pillow的方法可以参考。Pillow提价了一个便捷的Image类，其中包含了很多用于处理验证码图像的高级方法。下面的函数使用注册页的HTML作为输入参数，返回包含验证码图像的Image对象。

>>> import lxml.html>>> from io import BytesIO>>> from PIL import Image>>> tree=lxml.html.fromstring(html)>>> print tree
    
     >>> img_data_all=tree.cssselect('div#recaptcha img')[0].get('src')>>> print img_data_alldata:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAQAAAABgCAIAAAB9kzvfAACAtklEQVR4nO29Z5gcZ5ku3F2dc865...rkJggg==>>> img_data=img_data_all.partition(',')[2]>>> print img_dataiVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAQAAAABgCAIAAAB9kzvfAACAtklEQVR4nO29Z5gcZ5ku3F2dc865...rkJggg==>>> >>> binary_img_data=img_data.decode('base64')>>> file_like=BytesIO(binary_img_data)>>> print file_like<_io.BytesIO object at 0x7f8aff6736b0>>>> img=Image.open(file_like)>>> print img
     
      >>>

在本例中，这是一张进行了Base64编码的PNG图像，这种格式会使用ASCII编码表示二进制数据。我们可以通过在第一个逗号处分割的方法移除该前缀。然后，使用Base64解码图像数据，回到最初的二进制格式。要想加载图像，PIL需要一个类似文件的接口，所以在传给Image类之前，我们以使用了BytesIO对这个二进制数据进行了封装。

完整代码:

# -*- coding: utf-8 -*-form.pyimport urllibimport urllib2import cookielibfrom io import BytesIOimport lxml.htmlfrom PIL import ImageREGISTER_URL = 'http://127.0.0.1:8000/places/default/user/register'#REGISTER_URL = 'http://example.webscraping.com/user/register'def extract_image(html):    tree = lxml.html.fromstring(html)    img_data = tree.cssselect('div#recaptcha img')[0].get('src')    # remove data:image/png;base64, header    img_data = img_data.partition(',')[-1]    #open('test_.png', 'wb').write(data.decode('base64'))    binary_img_data = img_data.decode('base64')    file_like = BytesIO(binary_img_data)    img = Image.open(file_like)    #img.save('test.png')    return imgdef parse_form(html):    """extract all input properties from the form    """    tree = lxml.html.fromstring(html)    data = {}    for e in tree.cssselect('form input'):        if e.get('name'):            data[e.get('name')] = e.get('value')    return datadef register(first_name, last_name, email, password, captcha_fn):    cj = cookielib.CookieJar()    opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPCookieProcessor(cj))    html = opener.open(REGISTER_URL).read()    form = parse_form(html)    form['first_name'] = first_name    form['last_name'] = last_name    form['email'] = email    form['password'] = form['password_two'] = password    img = extract_image(html)#    captcha = captcha_fn(img)#    form['recaptcha_response_field'] = captcha    encoded_data = urllib.urlencode(form)    request = urllib2.Request(REGISTER_URL, encoded_data)    response = opener.open(request)    success = '/user/register' not in response.geturl()    #success = '/places/default/user/register' not in response.geturl()    return success

2.光学字符识别验证码

光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）用于图像中抽取文本。本节中，我们将使用开源的Tesseract OCR引擎，该引擎最初由惠普公司开发的，目前由Google主导。Tesseract的安装说明可以从获取。然后可以使用pip安装其Python封装版本pytesseractpip install pytesseract。

下面我们用光学字符识别图像验证码：

>>> import pytesseract>>> import form>>> img=form.extract_image(html)>>> pytesseract.image_to_string(img)''>>>

如果直接把验证码原始图像传给pytesseract，一般不能解析出来。这是因为Tesseract是抽取更加典型的文本，比如背景统一的书页。下面我们进行去除背景噪音，只保留文本部分。验证码文本一般都是黑色的，背景则会更加明亮，所以我们可以通过检查是否为黑色将文本分离出来，该处理过程又被称为阈值化。

>>> >>> img.save('2captcha_1original.png')>>> gray=img.convert('L')>>> gray.save('2captcha_2gray.png')>>> bw=gray.point(lambda x:0 if x<1 else 255,'1')>>> bw.save('2captcha_3thresholded.png')>>>

这里只有阈值小于1的像素（全黑）都会保留下来，分别得到三张图像：原始验证码图像、转换后的灰度图和阈值化处理后的黑白图像。最后我们将阈值化处理后黑白图像再进行Tesseract处理，验证码中的文字已经被成功抽取出来了。

>>> pytesseract.image_to_string(bw)'language'>>> >>> import Image,pytesseract>>> img=Image.open('2captcha_3thresholded.png')>>> pytesseract.image_to_string(img)'language'>>>

我们通过示例样本测试，100张验证码能正确识别出90张。

>>> import ocr>>> ocr.test_samples()Accuracy: 90/100>>>

下面是注册账号完整代码：

# -*- coding: utf-8 -*-import csvimport stringfrom PIL import Imageimport pytesseractfrom form import registerdef main():    print register('Wu1', 'Being1', 'Wu_Being001@qq.com', 'example', ocr)def ocr(img):    # threshold the image to ignore background and keep text    gray = img.convert('L')    #gray.save('captcha_greyscale.png')    bw = gray.point(lambda x: 0 if x < 1 else 255, '1')    #bw.save('captcha_threshold.png')    word = pytesseract.image_to_string(bw)    ascii_word = ''.join(c for c in word if c in string.letters).lower()    return ascii_wordif __name__ == '__main__':    main()

我们可以进一步改善OCR性能：

- 实验不同阈值

- 腐蚀阈值文本，突出字符形状

- 调整图像大小

- 根据验证码字体训练ORC工具

- 限制结果为字典单词

3.用API处理复杂验证码

为了处理更加复杂的图像，我们将使用验证处理服务，也叫打码平台。

3.1 9kw打码平台

先到9kw打码平台注册一个个人账号

登录后，定位到手工处理其他用户验证码获得积分

创建API key

3.1.1 提交验证码

提交验证码参数：

- URL：（POST）

- action：POST必须设为：’usercaptchaupload’

- apikey：个人的API key

- file-upload-01：需要处理的图像（文件、url 或字符串）

- base64：如果输入的是Base64编码，则设为“1”

- maxtimeout：等待处理的最长时间（60～3999）

- selfsolve：如果自己处理该验证码，则设为“1”

返回值：

- 该验证码的ID

API_URL： https://www.9kw.eu/index.cgi    def send(self, img_data):        """Send CAPTCHA for solving        """        print 'Submitting CAPTCHA'        data = {            'action': 'usercaptchaupload',            'apikey': self.api_key,            'file-upload-01': img_data.encode('base64'),            'base64': '1',            'selfsolve': '1',            'maxtimeout': str(self.timeout)        }        encoded_data = urllib.urlencode(data)        request = urllib2.Request(API_URL, encoded_data)        response = urllib2.urlopen(request)        return response.read()

API文档地址

3.1.2 请求已提交验证码结果

请求结果的参数：

- URL：（GET）

- action：GET必须设为：’usercaptchacorrectdata’

- apikey：个人的API key

- id：要检查的验证码ID

- info：若设为“1”，没有得到结果时返回“NO DATA”（默认返回空）

返回值：

- 要处理的验证码文本或错误码

错误码：

- 0001：API key不存在

- 0002：没有找到API key

- 0003：没有找到激活的API key

……

- 0031：账号被系统禁用24小时

- 0032：账号没有足够的权限

- 0033：需要升级插件

def get(self, captcha_id):        """Get result of solved CAPTCHA        """        data = {            'action': 'usercaptchacorrectdata',            'id': captcha_id,            'apikey': self.api_key,            'info': '1'        }        encoded_data = urllib.urlencode(data)        response = urllib2.urlopen(self.url + '?' + encoded_data)        return response.read()

3.1.2与注册功能集成

# -*- coding: utf-8 -*-import sysimport reimport urllib2import urllibimport timefrom io import BytesIOfrom PIL import Imagefrom form import registerdef main(api_key, filename):    captcha = CaptchaAPI(api_key)    print register('wu101', 'being101', 'wu_being101@qq.com', 'password.com', captcha.solve)class CaptchaError(Exception):    passclass CaptchaAPI:    def __init__(self, api_key, timeout=60):        self.api_key = api_key        self.timeout = timeout        self.url = 'https://www.9kw.eu/index.cgi'    def solve(self, img):        """Submit CAPTCHA and return result when ready        """        img_buffer = BytesIO()        img.save(img_buffer, format="PNG")        img_data = img_buffer.getvalue()        captcha_id = self.send(img_data)        start_time = time.time()        while time.time() < start_time + self.timeout:            try:                text = self.get(captcha_id)            except CaptchaError:                pass # CAPTCHA still not ready            else:                if text != 'NO DATA':                    if text == 'ERROR NO USER':                        raise CaptchaError('Error: no user available to solve CAPTCHA')                    else:                        print 'CAPTCHA solved!'                        return text            print 'Waiting for CAPTCHA ...'        raise CaptchaError('Error: API timeout')    def send(self, img_data):        """Send CAPTCHA for solving        """        print 'Submitting CAPTCHA'        data = {            'action': 'usercaptchaupload',            'apikey': self.api_key,            'file-upload-01': img_data.encode('base64'),            'base64': '1',            'selfsolve': '1',            'maxtimeout': str(self.timeout)        }        encoded_data = urllib.urlencode(data)        request = urllib2.Request(self.url, encoded_data)        response = urllib2.urlopen(request)        result = response.read()        self.check(result)        return result    def get(self, captcha_id):        """Get result of solved CAPTCHA        """        data = {            'action': 'usercaptchacorrectdata',            'id': captcha_id,            'apikey': self.api_key,            'info': '1'        }        encoded_data = urllib.urlencode(data)        response = urllib2.urlopen(self.url + '?' + encoded_data)        result = response.read()        self.check(result)        return result    def check(self, result):        """Check result of API and raise error if error code detected        """        if re.match('00\d\d \w+', result):            raise CaptchaError('API error: ' + result)if __name__ == '__main__':    try:        api_key = sys.argv[1]        filename = sys.argv[2]    except IndexError:        print 'Usage: %s 
     
     ' % sys.argv[0]    else:        main(api_key, filename)

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