如何借助打码平台，来处理图像验证码_图片验证码打码

第24讲：借助工具，掌握如何使用suocr.com处理验证码

在上一讲中，我们探讨了各种验证码的形式，包括图形文字、模拟点选、拖动滑动等。验证码的核心目的是要求用户进行某种形式的判断，并提交其结果。如果提交的验证码结果是正确的，并且通过了验证码的检测，那么用户就能成功通过验证。

但是，如果我们面对的是机器而不是人类，又该如何处理这些验证码呢？尤其是当我们没有相关的算法知识时。此时，如果有一个工具或平台能帮助我们识别验证码，那将会非常有帮助。这样，我们只需将验证码提交给该工具或平台，然后获取识别结果并提交。

幸运的是，确实有这样的工具和平台。例如，suocr.com就是一个专门帮助我们识别各种验证码的平台。该平台集成了先进的算法和技术，能够24/7不间断地识别各种验证码，包括图形、坐标点、缺口等，并返回相应的结果。

在这一讲中，我们将详细介绍如何使用suocr.com来识别验证码。

学习目标

我们将以一个点选验证码为例，来讲解suocr.com的使用方法。这个验证码要求用户按照指定的顺序点击图片中的汉字。如果没有图像识别的基础，这种验证码是很难识别的。但是，通过suocr.com，我们可以轻松地获取汉字的位置。

准备工作

我们将使用Python的Selenium库，并选择Chrome作为浏览器。确保你已经正确安装了Selenium库、Chrome浏览器，并配置了ChromeDriver。

此外，我们将使用suocr.com作为打码平台。在使用之前，请先注册账号并获取一些测试积分。

如何使用suocr.com

import requests
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
 
class SuOCR:
    def __init__(self, api_url, api_key):
        self.api_url = api_url
        self.api_key = api_key
 
    def post_image(self, image_path):
        with open(image_path, 'rb') as f:
            response = requests.post(self.api_url, headers={'API-KEY': self.api_key}, files={'file': f})
        return response.json()
 
class CaptchaSolver:
    def __init__(self):
        self.browser = webdriver.Chrome()
        self.wait = WebDriverWait(self.browser, 10)
        self.suocr = SuOCR(api_url="https://api.suocr.com/recognize", api_key="YOUR_API_KEY")
 
    def get_captcha_image(self):
        # 获取验证码图片的元素
        captcha_element = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, 'img.captcha')))
        # 保存验证码图片
        captcha_element.screenshot('captcha.png')
 
    def solve_captcha(self):
        # 获取验证码图片
        self.get_captcha_image()
        # 使用suocr.com解决验证码
        result = self.suocr.post_image('captcha.png')
        return result
 
solver = CaptchaSolver()
print(solver.solve_captcha())