Python3爬虫里关于识别微博宫格验证码的知识点详

1. 什么是宫格验证码

在一些需要用户登录的网站中，为了防止恶意程序通过自动化手段攻击网站，通常会使用验证码技术来识别人类操作。微博的验证码就属于一种特殊的验证码形式——宫格验证码。它使用9宫格的形式展现一张图片，要求用户根据提示将图案填入相应的宫格中。

2. 微博宫格验证码的特点

相对于普通的验证码，微博宫格验证码有一些特点：

形式上，是一个由9个格子组成的大图，每个格子中包含一个小图案

不仅仅要求用户输入文字，还要求用户在宫格中选择正确的小图案

它的难度较大，防止了常规的图像识别算法

3. 宫格验证码的解决方法

3.1 分析验证码图像

我们可以将验证码图片进行分析，例如使用Python的PIL库载入图片，再将图片二值化。在处理完图片后，得到一个由0和1组成的矩阵，表示验证码图片中黑白色块的分布情况。下面是一段示例代码：

from PIL import Image

# 加载并二值化图片
img = Image.open('captcha.png').convert('L')
img = img.point(lambda x: 255 if x > 128 else 0)
# 输出图片中黑白块的分布情况
img.show()

输出结果可能会是一段二维数组，如下所示：

    000110011
    011100111
    111111111
    110001110
    110001110
    111111111
    011100111
    000110011

这里的1表示黑色块，0表示白色块。该方法的缺点是需要一个庞大的样本库，以及大量的样本数据标记。同时，即使模型学习到了所有的样本特征，拿到新的验证码时也只能给出一种可能的结果，难以根据新数据进行修正优化，因此不够实用。

3.2 切割验证码

我们可以将验证码分割成9个小图片，分别处理，得到每个小图片中的图案信息。可以根据每个小图片中黑色像素点的数量来判断其所代表图案的类型。下面是一段示例代码：

from PIL import Image

# 加载并二值化图片
img = Image.open('captcha.png').convert('L')
img = img.point(lambda x: 255 if x > 128 else 0)
# 切割图片
sub_images = []
for i in range(3):
    for j in range(3):
        x = j * 15 + 5
        y = i * 15 + 5
        sub_img = img.crop((x, y, x + 10, y + 10))
        sub_images.append(sub_img)
# 输出每个小图片中黑色像素点的数量
for sub_img in sub_images:
    black_count = 0
    for pixel in sub_img.getdata():
        if pixel == 0:
            black_count += 1
    print(black_count)

在这段代码中，我们对验证码进行了切割，使用for循环遍历每个小图片并计算其黑色像素点的数量。由于每个宫格中存在多种图案，因此这个方法很难做到百分百的准确率，但可以尝试通过构造数据集进行模型训练，提高准确率。

3.3 使用机器学习算法

最常见的是使用机器学习的算法进行验证码识别。在这里，我们会使用支持向量机（SVM）算法对验证码图片进行训练。下面是一段示例代码：

import os

import numpy as np
from PIL import Image
from sklearn.svm import SVC
X = []
y = []
# 读取训练数据集并预处理
for filename in os.listdir('train'):
    img = Image.open(os.path.join('train', filename)).convert('L')
    img = img.point(lambda x: 255 if x > 128 else 0)
    X.append(np.array(img).flatten())
    y.append(filename[0])
# 训练模型
clf = SVC(gamma='auto')
clf.fit(X, y)
# 加载测试图片并进行预处理
img = Image.open('captcha.png').convert('L')
img = img.point(lambda x: 255 if x > 128 else 0)
# 对每个小图片进行识别
for i in range(3):
    for j in range(3):
        x = j * 15 + 5
        y = i * 15 + 5
        sub_img = img.crop((x, y, x + 10, y + 10))
        sub_img = np.array(sub_img).flatten()
        result = clf.predict([sub_img])
        print(result[0])

由于SVM算法只能处理数字数据，因此需要对验证码图片进行预处理，即将所有图片转化为由0和1组成的矩阵。我们选择加载已经处理好的数据集，从中提取训练数据，并训练出SVM模型。在进行分类时，我们需要将每个小图片转换成数字并进行预测。由于小图片中存在多种图案，SVM算法处理的是整个图片的特征，因此准确率会相对较高。

4. 总结

以上是3种解决微博宫格验证码的方法，但每种方法都有其自身的不足之处。无论是分析验证码图像、切割验证码、还是使用机器学习算法来识别验证码，都只能得到一种可能的结果，难以做到百分百的准确率。对于开发人员而言，提高验证码的难度、增加人机交互的复杂性，可以有效地防止大规模自动化程序的攻击。