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

# 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":"BBdfULkcvsXjrnaENfsr",
    # 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://bq1gpmr8.xiaomy.net')

# 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