如何利用百度ocr实现验证码自动识别
在爬取网站的时候都遇到过验证码,那么我们有什么方法让程序自动的识别验证码呢?其实网上已有很多打码平台,但是这些都是需要money。但对于仅仅爬取点数据而接入打码平台实属浪费。所以百度免费ocr正好可以利用。(每天500次免费)
1、注册百度账号、百度云管理中心创建应用、生成AppKey、SecretKey(程序调用接口是要生成access_token)
2、利用AppKey、SecretKey生成access_token
向授权服务地址https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token发送请求(推荐使用POST)并在URL中带上以下参数:
grant_type: 必须参数,固定为client_credentials;
client_id: 必须参数,应用的API Key;
client_secret: 必须参数,应用的Secret Key
代码如下:
/** * 获取AccessToken * 百度开发 * AppId: * APIKey: * SecretKey: * * @return */ public static String getAccessToken() { String accessToken = ""; HttpRequestData httpRequestData = new HttpRequestData(); HashMap<String, String> params = new HashMap<>(); params.put("grant_type", "client_credentials"); params.put("client_id", "xxxxxx"); params.put("client_secret", "xxxxxx"); httpRequestData.setRequestMethod("GET"); httpRequestData.setParams(params); httpRequestData.setRequestUrl("https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"); HttpResponse response = HttpClientUtils.execute(httpRequestData); String json = ""; try { json = IOUtils.toString(response.getEntity().getContent()); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } if (response.getStatusLine().getStatusCode() == 200) { JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(json); if (jsonObject != null && !jsonObject.isEmpty()) { accessToken = jsonObject.getString("access_token"); } } return accessToken; }
3、请求百度ocr通用文字识别API(下面以百度通用识别api识别为例)
请求API的URL https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general_basic
请求方法 POST
请求URL参数 access_token
请求头 (Header) Content-Type application/x-www-form-urlencoded
Body中放置请求参数,主要参数详情如下:
- image : 图像数据,base64编码,要求base64编码后大小不超过4M,最短边至少15px,最长边最大4096px,支持jpg/png/bmp格式,当image字段存在时url字段失效
- url : 图片完整URL,URL长度不超过1024字节,URL对应的图片base64编码后大小不超过4M,最短边至少15px,最长边最大4096px,支持jpg/png/bmp格式,当image字段存在时url字段失效
/** * 获取识别验证码 * @param imageUrl * @return */ public static String OCRVCode(String imageUrl){ String VCode = ""; if (StringUtils.isBlank(ACCESS_TOKEN)) { logger.error("accessToken为空"); return VCode; } OCRUrl = OCRUrl + "?access_token=" + ACCESS_TOKEN; HashMap<String, String> headers = new HashMap<>(); headers.put("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded"); HashMap<String, String> params = new HashMap<>(); imageUrl = ImageBase64ToStringUtils.imageToStringByBase64(imageUrl); params.put("image", imageUrl); HttpRequestData httpRequestData = new HttpRequestData(); httpRequestData.setHeaders(headers); httpRequestData.setRequestMethod("post"); httpRequestData.setParams(params); httpRequestData.setRequestUrl(OCRUrl); HttpResponse response = HttpClientUtils.execute(httpRequestData); String json = ""; if (response.getStatusLine().getStatusCode() == 200) { try { json = IOUtils.toString(response.getEntity().getContent()); JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(json); JSONArray wordsResult = jsonObject.getJSONArray("words_result"); VCode = wordsResult.getJSONObject(0).getString("words"); } catch (IOException e) { logger.error("请求识别失败!", e); } } return VCode; }
对图片进行base64编码字符
/** * 将本地图片进行Base64位编码 * @param imageFile * @return */ public static String encodeImgageToBase64(String imageFile) { // 其进行Base64编码处理 byte[] data = null; // 读取图片字节数组 try { InputStream in = new FileInputStream(imageFile); data = new byte[in.available()]; in.read(data); in.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } // 对字节数组Base64编码 return Base64Util.encode(data); }
4、返回结果以json方式返回
{ "log_id": 2471272194, "words_result_num": 2, "words_result": [ {"words": " TSINGTAO"}, {"words": "青島睥酒"} ] }
项目github地址:https://github.com/xwlmdd/ipProxyPool
注:ocr图片识别模块在这个项目里的一个工具类
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