谷歌验证码自动识别 python

Google验证码是一种人机验证机制，用于防止恶意机器人和自动化攻击。自动识别Google验证码需要使用OCR技术和机器学习算法。

以下是一种使用Python实现Google验证码自动识别的示例代码：

import pytesseract
from PIL import Image
import requests
from io import BytesIO
 
def recognize_captcha(url):
    r = requests.get(url)
    img = Image.open(BytesIO(r.content))
    img = img.convert('L')  # 转化为灰度图像
    threshold = 130  # 阈值
    table = []
    for i in range(256):
        if i < threshold:
            table.append(0)
        else:
            table.append(1)
    img = img.point(table, '1')
    captcha_text = pytesseract.image_to_string(img)
    return captcha_text
 
url = 'https://www.google.com/recaptcha/api2/demo'
captcha_url = 'https://www.google.com/recaptcha/api2/demo' + \
    BeautifulSoup(requests.get(url).text, 'html.parser').find_all('img', {'class': 'recaptcha-image'})[0]['src']
captcha_text = recognize_captcha(captcha_url)
print(captcha_text)

在上面的代码中，我们首先使用requests库获取Google验证码图片的URL，然后使用PIL库读取并转换为灰度图像。接着，我们使用自适应阈值二值化方法将图像转换为黑白二值图像，然后使用pytesseract库对图像进行OCR识别。最后，我们将识别结果打印出来。

需要注意的是，由于Google验证码的复杂度和变化性较高，因此使用上述方法并不能保证100%的识别准确率。如果需要更高的识别准确率，需要使用更高级的OCR技术和机器学习算法