验证码是许多网站用来验证用户身份、防止机器人活动的重要工具。而极验验证码在防止爬虫爬取网页时被广泛使用。本篇文章将介绍如何使用 Python 的 requests 和 opencv-python 这两个库来破解极验验证码。

准备环境

首先，你需要安装 requests 和 opencv-python。你可以使用 pip 命令进行安装：

bash pip install requests pip install opencv-python 破解极验验证码

极验验证码的破解主要分为三个步骤：

模拟点击验证按钮 识别滑块缺口的位置 模拟拖动滑块 一、模拟点击验证按钮

首先，我们需要获取极验验证码的初始化参数，然后模拟点击验证按钮。这一步可以使用 requests 库来完成：

python import requests

# 构造请求头 headers = {     "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3" }

# 发送请求 response = requests.get(url, headers=headers)

# 解析响应 gt = response.json()["gt"] challenge = response.json()["challenge"] 二、识别滑块缺口的位置

极验验证码的滑块缺口可以通过比较完整图片和带缺口图片来识别。我们可以使用 opencv-python 来完成这一步：

python import cv2 import numpy as np

# 读取图片 image1 = cv2.imread('image1.png') image2 = cv2.imread('image2.png')

# 转为灰度图 gray_image1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_image2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算两个灰度图的差值，得到缺口的位置 dst = cv2.absdiff(gray_image1, gray_image2) _, result = cv2.threshold(dst, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY) loc = np.where(result > 0) gap = min(loc[1]) - 6 三、模拟拖动滑块

模拟拖动滑块的过程在 requests 库中较为复杂，我们需要生成拖动轨迹并计算相关参数。具体的方法和代码可能会因极验验证码的版本和具体实现而异，这里不进行详细介绍。

结论

以上就是使用 Python 的 requests 和 opencv-python 破解极验验证码的基础流程。虽然这个过程看起来有些复杂，但只要按照步骤来，还是可以完成的。希望这篇文章对你有所帮助。

如果上述代码遇到问题或已更新无法使用等情况可以联系直接访问www.ttocr.com测试对接（免费得哈）