验证码识别是通过技术手段辅助程序理解验证内容,需结合图像处理、OCR、机器学习或第三方服务,关键在于选对方法、合法合规、适配类型。

验证码识别不是“破解”,而是通过技术手段辅助程序理解图像或交互式验证内容。Python 爬虫本身不具备识别能力,需结合图像处理、OCR、机器学习或第三方服务来完成。关键在于:选对方法、合法合规、适配目标站点的验证码类型。
明确验证码类型再选方案
不同验证码难度差异极大,不能一概而论:
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简单数字/字母图形验证码(无扭曲、无干扰线、固定长度)→ 可用 OpenCV + pytesseract 快速处理
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带噪点/扭曲/粘连的文本验证码 → 需图像二值化、去噪、字符切分,再送入 OCR 或训练小型 CNN 模型
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滑动拼图、点选文字、图标识别等行为类验证码 → 通常需模拟浏览器(Selenium / Playwright),配合坐标计算或模板匹配(OpenCV matchTemplate)
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极验(Geetest)、腾讯云 captcha、阿里云人机验证 → 官方提供 SDK 或开放接口,推荐接入其验证服务(如极验有 Python SDK),不建议硬刚加密逻辑
基础 OCR 流程示例(适合入门级验证码)
以 4 位纯英文数字验证码为例,使用 pytesseract + Pillow + OpenCV:
- 用 requests 下载验证码图片,保存为本地文件或 BytesIO
- 用 Pillow 转灰度、二值化;OpenCV 去除孤立噪点、平滑边缘
- 调用 pytesseract.image_to_string(img, config='--psm 8 -c tessedit_char_whitelist=0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz') 限定识别字符集
- 对识别结果做简单校验(如长度是否为 4、是否全在白名单内),失败则重试或换图
绕过识别:优先考虑合法替代路径
很多场景下,“识别验证码”并非唯一解:
立即学习“Python免费学习笔记(深入)”;
- 检查目标网站是否提供 API 接口(如登录页有 /api/login 接口且未强制校验验证码)
- 观察验证码是否仅在异常请求频次后出现(可控制请求间隔 + 使用代理池 + 随机 User-Agent)
- 部分系统支持扫码登录、短信验证码、Token 刷新机制,可转向模拟真实用户流程
- 若属企业内部系统或测试环境,可协调后端临时关闭验证码或提供测试专用 bypass 接口
注意事项与底线提醒
技术可行 ≠ 合法可用:
- 爬取前务必查阅网站 robots.txt 和 服务条款,避免违反《反不正当竞争法》或《数据安全法》
- 验证码本质是反爬门槛,高频识别尝试可能触发 IP 封禁、账号锁定甚至法律风险
- 商用项目强烈建议采购正规验证码识别 API(如百度 OCR、腾讯云文字识别、打码平台),既稳定又规避责任
- 本地训练模型需标注大量样本,小批量需求不如直接调用成熟服务
基本上就这些。核心不是“怎么暴力破”,而是“怎么合理过”。看清目标、用对工具、守住边界,才是可持续的爬虫实践。
以上就是Python网络爬虫如何完成验证码识别与破解流程【指导】的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!