一、简介
百度的旋转验证码现在基本上都是由AI生成的，每一张图片都不会重复，也会加入很多干扰因素，所以机器识别也越来越困难。
如下图就是百度AI旋转的识别与实际滑动效果，识别正确率几乎达到100%正确率。本身更新主要是解决了新增的一些AI图片的识别，后续我们也会持续更新，做到更好。
二、识别代码
识别这个AI旋转验证码只需要原图一张，或者是切边截图。当然原图的识别效果是最好的。截图正确率会相对低一些。
1、原图识别
原图是通过图片链接下载的图片，如下图所示
2、截图识别
截图的话需要按照下图红框截图，需要与圆形图片切边截图
错误的截图方式
3、识别代码
运行下面代码可以得到识别的角度，和旋转后的图片效果。
import base64 import requests import datetime from io import BytesIO from PIL import Image t1 = datetime.datetime.now() #PIL图片保存为base64编码 def PIL_base64(img, coding='utf-8'): img_format = img.format if img_format == None: img_format = 'JPEG' format_str = 'JPEG' if 'png' == img_format.lower(): format_str = 'PNG' if 'gif' == img_format.lower(): format_str = 'gif' if img.mode == "P": img = img.convert('RGB') if img.mode == "RGBA": format_str = 'PNG' img_format = 'PNG' output_buffer = BytesIO() # img.save(output_buffer, format=format_str) img.save(output_buffer, quality=100, format=format_str) byte_data = output_buffer.getvalue() base64_str = 'data:image/' + img_format.lower() + ';base64,' + base64.b64encode(byte_data).decode(coding) # base64_str = base64.b64encode(byte_data).decode(coding) return base64_str 得塔云地址 http://bq1gpmr8.xiaomy.net（电信） http://220.167.181.200:9009（移动、电信、联通） 根据不同网络选择不同接口 # 加载图片 img1 = Image.open(r'E:\Python\lixin_project\OpenAPI接口测试\test_img\44号模型测试图片.jpg') # 图片转base64 img1_base64 = PIL_base64(img1) # 验证码识别接口 url = "http://220.167.181.200:9009/openapi/verify_code_identify/" data = { # 用户的key "key":"6tOcnv0zvFDnOv8FS7M4", # 验证码类型 "verify_idf_id":"44", # 样例图片 "img_base64": img1_base64, } header = {"Content-Type": "application/json"} if data['key'] == '': print('请前往得塔云网站获取key：http://www.detayun.cn') # 发送请求调用接口 response = requests.post(url=url, json=data, headers=header) # 获取响应数据，识别结果 print(response.text) print("耗时：", datetime.datetime.now() - t1) angle = response.json()['data']['angle'] # 旋转矫正效果 rot = img1.rotate(-angle) rot.show()三、更多图像识别
想了解更多验证码识别，请访问：得塔云
阅读:Automated Flaw Detection in Aluminum Castings)
