1. 简介
动态验证码是一类安全性较高的验证码，其动态性增加了破解的难度，因此在某些场景下被广泛应用。而本文主要介绍如何使用Python的Pillow库来识别动态验证码。
2. 动态验证码
动态验证码是指验证码的每一帧图片都是不同的，这种验证码通常被应用在需要高安全性的场景中，如银行网站、支付宝、微博等。动态验证码通常由多个图片组成，每个图片都有不同的数字、字母或汉字，而这些图片定期切换，使得破解者无法获取全部图片，从而增加了破解的难度。
举个例子，我们可以通过以下代码生成一个简单的动态验证码：
from captcha.image import ImageCaptcha
image = ImageCaptcha()
captcha_text = '1234'
captcha_image = image.generate(captcha_text)
captcha_image.show()
执行以上代码后，显示的图片中的数字"1234"会不断切换，形成一个动态验证码。
3. Pillow库
Pillow是Python的一个图像处理库，它支持多种图像格式，包括PNG、JPEG、GIF、BMP等。我们可以使用Pillow库来读取和处理动态验证码的每一帧图片。
我们可以通过以下代码来安装Pillow库：
pip install Pillow
假如有一张验证码图片，我们可以通过以下代码来读取它：
from PIL import Image
captcha_image = Image.open('captcha.gif')
执行以上代码后，变量captcha_image就是读取后的图片对象。
4. 动态验证码识别
我们可以使用Pillow库将一个动态验证码切割成多张单独的图片，并且对每个单独的图片进行识别，最终得到完整的验证码。
4.1 将动态验证码切割成多张单独的图片
我们可以通过以下代码对验证码图片进行切割：
from PIL import Image
def split_image(image, part_size):
# 获取验证码图片的大小
width, height = image.size
# 计算验证码图片的切割方案
part_width = int(width / part_size)
part_height = height
# 切割验证码图片
box_list = []
for i in range(part_size):
box = (i * part_width, 0, (i + 1) * part_width, part_height)
box_list.append(box)
part_image_list = [image.crop(box) for box in box_list]
return part_image_list
对于这个函数的参数part_size，它表示要将验证码切割成几份。我们可以通过调节这个参数来改变验证码切割的粒度，从而影响识别的精度。
执行以下代码将读取的验证码图片切割成10份：
captcha_image = Image.open('captcha.gif')
part_size = 10
part_image_list = split_image(captcha_image, part_size)
变量part_image_list就是切割后的多个单独图片。
4.2 对单独的图片进行识别
我们可以通过以下代码对单独的图片进行识别：
from PIL import Image
import pytesseract
def recognize_image(image):
# 识别单张图片
text = pytesseract.image_to_string(image, config='-psm 10', lang='eng').strip()
return text
对于这个函数，它使用了Tesseract-OCR引擎将图片转化为文字，因此我们需要先安装Tesseract-OCR。执行以下代码即可安装Tesseract-OCR：
sudo apt-get update
sudo apt-get install tesseract-ocr
执行以下代码对所有单独的图片进行识别：
part_text_list = [recognize_image(part_image) for part_image in part_image_list]
变量part_text_list就是所有单独图片的识别结果。此时，我们已经将动态验证码识别成功了。最后通过连接每个识别结果，就可以得到完整的验证码。
5. 示例代码
以下是完整的示例代码：
from PIL import Image
from captcha.image import ImageCaptcha
import pytesseract
def split_image(image, part_size):
# 获取验证码图片的大小
width, height = image.size
# 计算验证码图片的切割方案
part_width = int(width / part_size)
part_height = height
# 切割验证码图片
box_list = []
for i in range(part_size):
box = (i * part_width, 0, (i + 1) * part_width, part_height)
box_list.append(box)
part_image_list = [image.crop(box) for box in box_list]
return part_image_list
def recognize_image(image):
# 识别单张图片
text = pytesseract.image_to_string(image, config='-psm 10', lang='eng').strip()
return text
if __name__ == '__main__':
# 生成动态验证码
image = ImageCaptcha()
captcha_text = '1234'
captcha_image = image.generate(captcha_text)
# 将动态验证码切割成多张单独的图片
captcha_image = Image.open(captcha_image)
part_size = 10
part_image_list = split_image(captcha_image, part_size)
# 对单独的图片进行识别
part_text_list = [recognize_image(part_image) for part_image in part_image_list]
# 输出识别结果
text = ''.join(part_text_list)
print(text)
6. 总结
本文介绍了如何使用Python的Pillow库对动态验证码进行识别，涵盖了将验证码切割成多张单独的图片，对每个单独的图片进行识别，最终得到完整的验证码的详细步骤。通过本文的介绍，读者可以掌握基本的动态验证码识别技术。