点选式验证码？使用深度学习搞定它_点选验证码

方案要点：

• 点选式验证码的一般解决流程

• 如何使用 xyolo 训练自己的目标检测模型

• 不借助 OCR 功能解决中文验证码的识别问题

爬虫，反爬虫，反反爬虫……一个无限循环。

验证码是反爬虫手段中的常用技术，今天，笔者选择其中的一种——汉字点选式验证码 和大家分享一下。

点选式验证码一般会给定两部分内容：

• 需要点击的几个汉字（为了便于区分，把这部分称为标签部分）。可能直接给文字（可以直接从html中知道是什么字），也可能给一张包含这几个字的图片（从html里面只能获得这张图片，并不知道图片里面是什么字）。
• 生成的验证码图片（为了便于区分，把这部分称为验证部分）。一般给一张背景图，里面包含多个（大于等于需要点击的汉字个数）被扭曲、加工过的汉字。

要求我们按照汉字给出的顺序，在生成的验证码图片中依次点击正确汉字。下面给个例子：

其中，上方的 济拉 是给定的、需要点击的文字；下方是被点击区域，包含六个被扭曲、加工过的汉字，我们需要依次正确点击 济 、 拉 两个字。

是不是感觉挺复杂的样子？莫怕，我们能搞定它！

此项目已经上传到GitHub，你可以直接从GitHub访问源代码和数据集：

https://github.com/AaronJny/captcha_detection

转载请注明来源：https://blog.csdn.net/aaronjny/article/details/109732693

一、方案选择

碰到验证码，解决方法一般可以分成两种：

• 自己解决它（自己构建模型并训练）
• 让别人帮我解决它（借助打码平台）

其实并不是什么东西都自己搞才是最好的，合理借助第三方平台或功能同样是个很好的选择。这个需要根据个人的情况做选择，我提供一个参考建议。

什么情况下适合借助打码平台？

• 验证码触发量小 or 开发周期比较赶 or 不具备独立解决验证码的能力
• 有打码平台方面的预算

毕竟打码平台真的很便宜，像这种点选式的验证码识别一次才几分钱，调用量不大的情况下，成本要比自己动手搞低多了。一是减少了开发成本，二是减少了部署的成本（自己写模型也是要在服务器上部署的）。

打码平台的一般流程：

具体的打码平台我就不推荐了，没收广告费，大家去网上搜一下就行，有很多。

什么情况下适合自己搞？

• 调用量很大
• 打码平台不支持要解决的验证码类型（一般都支持，并且可以协商）
• 不信任打码平台
• 业务需求
• 我不管，我就是要练技术，我就是要自己搞

没有提到的其他情况，还请自行衡量。

不过嘛，今天咱们要讲技术，就不管场景了。我不管，我就是要自己搞！

二、方案架构

2.1 问题拆解

我们可以把点选式验证码的问题拆成两个小问题：

1、图片中的字都在哪儿？

即检测图片中所有的字的坐标。经过这一步，我们能把图片中的字都切割出来。

形象点说，就是找到上图中的所有框框的位置。进而，我们可以根据框框的坐标把字的图片切出来。

就像下图这样。

2、切割出来的图片里面的字，是啥？

对于每一个切割出来的小图片，判断它是什么字，进而判断它是不是我们要点击的字。

2.2 一般流程

所以，解决这种问题，一般流程如下：

• 1、使用爬虫抓取多张验证码图片
  • 图片越多，效果越好
• 2、使用labelImg标注数据集
• 3、使用标注好的数据集训练一个目标检测模型
  • 并不限制使用某种具体的模型或算法
  • 常见的诸如SSD、YOLO、R-CNN等都可以
• 4、获取一个给定文字图片，输出文字的模型
  • 可以自己编写、标注并训练一个模型
  • 可以借助开源OCR工具，比如tesseract
  • 也可以借助第三方的OCR接口，比如百度的通用文字识别，每天五万次免费额度，非常良心
• 5、获取标签部分要点击的文字
  • 如果html里面可以拿到，直接解析html就可以了
  • 如果标签部分给定的是图片，需要先借着4中的模型进行识别
• 6、使用3中的目标检测模型对验证部分的图片进行检测，获取所有文字的坐标
• 7、根据6中获取的坐标，切分文字图片，并逐一使用4中的模型识别出图片对应的汉字
• 8、判断哪些坐标是需要点击的，按照正确地顺序点击它

上面这个是一般流程，是大家都喜欢使用的一种流程。那么问题来了——有没有不一般的流程？

有的！我要开始抖机灵了！

我们来仔细讨论一下上面流程的第4部分。这里需要获取一个图像转文字的模型，一般情况下，我们优先考虑现成的资源：

• 开源OCR工具tesseract
• 百度的通用文字识别接口

经测试，tesseract 对示例中给出的验证的识别效果很差（加载了中文tessdata也不行），基本上识别不出来。百度的接口对于标签部分的识别还不错，但对验证部分的识别效果也很差。

这也不能怪tesseract和百度OCR，毕竟这是为了反爬虫而刻意扭曲、加工的字体，他们的模型并没有在这种数据上进行训练，识别不出来也很正常。

那就只剩下一种选择了，自己实现模型完成图像转文字的任务。

怎么做？最简单、也最直接的想法就是：

• 1、使用爬虫抓取验证码
• 2、将验证码中的验证区域的字的图片都截取下来，标定它是什么字
• 3、根据标定情况，构建词汇表和数据集
• 4、使用卷积神经网络+softmax构建深度学习模型
• 5、训练并调优

但这里存在一个问题，验证码图片中的文字并不是固定的几个字来回使用，而是随机的、很多字。

也就是说，词汇表的大小可能是10、100、1000甚至更大。

假设词汇表只是10，那么模型做的就是一个十分类问题，我们手工标定几百、多了的话上千张图片也够用了。

但如果词汇表是100、1000，我们面对的就是100、1000分类的问题。要想在这样的词汇大小下取得良好的识别效果的话，对数据规模的要求是很大的，标注上万张图片都不够。

标注这么多图片，只要想想都觉得好麻烦啊……

作为一条咸鱼的我并不想手工去标注那么多图片，一心想着偷懒的我，忽然灵机一动，我似乎，并不需要知道每个图片上的字是什么啊……

• 标签区域的文字图片位置相对固定，可以直接截取下来
• 验证区域的文字位置可以通过目标检测模型获得，进而截取出相应文字图片

两个图片我都有了，我管它图片上的文字是啥。对于标签区域的每一张文字图片，我只需要逐一判断验证区域的所有文字图片，和它是不是同一个字不就行了嘛。

也就是说，我不再需要一个100、1000分类的分类器了，只需要一个二分类器，把输入从一张图片改成两张图片，判断两张图片是否为同一个字就行了？！这样就把复杂问题变简单了，模型的复杂度能降下来，数据集的规模需求也能随之降下来，完美！

啧啧，怎么感觉这个想法这么眼熟呢？稍微思考一下，握草，这不就是NLP里面常用的负采样思想嘛？？？

后来去查了一下，发现类似的思路早有人提出来了，学名叫孪生神经网络……

可惜，错失发现新大陆的机会 [狗头] [狗头]

行吧，调整之后的流程大