验证码分析
如图所示：图像验证码，识别指定颜色的文字。
7.14 更新
后来想想94不好看，就跑到96.7%了，测试次数为一千个官网请求，这样又是全网最高识别率。
7.13 更新
由于没有更高的需求，中文字符集训练过于耗时，GPU资源也不能一直用来跑这个，决定停止训练，目前版本官网实测5千次请求，94.3%准确率。
7.12 更新
最新的思路：样本生成器自动调参的方法，当然了写生成器需要有一定的技术含量，需要弄清楚哪些是变量，CSDN有位大佬写过python版本的生成器，我下载来生成了一波，发现相似度比我简书放出的钓鱼版本还低hhhh，通过预留参数接口基于给出的一张样图，生成各种参数的生成样本，自动对比生成样本和给定对照样本的相似度，取最佳参数即可获得官网算法的最佳参数，调参成本也就生成w级别的样本即可找出最佳参数，对于计算机而言1分钟不到。这样只要掌握的通用生成器，只要在一定范围内更新都不是问题。此方法过于偏门，其实就算公开了思路，但是能写出来的人估计也没几个。有钱的大公司每次更新无脑去人工打码采集样本就好了，小公司还是不要做什么发票查验了，实力劝退。
7.6 更新
由于官网会测试本接口，对生成参数进行算法微调，不论是字体样式，颜色配比，字符集等等都针对这CSDN的两篇文章的生成器做了对抗，由于之前训练的时候尽可能考虑到模型的泛化能力，测试接口识别率降比不大，目前仍有90%的识别率，为了保证模型的持续抗更新能力，目前在线接口已不再进行更新，新的模型能更好的对抗和适应各种参数的更新，后续心情好或会开放最新的防更新思路，如何提高模型的泛化能力，最新接口请直接联系我，白嫖勿扰。
7.3
【98识别率模型】将在2020.7.10永久停售，有些不懂技术又自以为是老板们，天真的以为这个很简单的，先看看这些财税公司招的图像算法是什么水平，公司又愿意负担多少样本采集的成本。或者以为能白嫖到高质量的样本，网上的文章生成算法包括给你们的模型都不是商业化的技术成果，都是挖坑的半成品，拿打码的成本换一整套模型+源码+样本都不舍得，那些打算买但是要等开发完其他东西的老板们也请不要再来骚扰，边问我怎么调参一边说自己是打算买模型，真当别人傻子吗，就等着后悔错过了市面上最好的版本吧，恕我直言网上能买到的没有性能和识别率比我强的，可以自行比对，打码平台能有我一半就不错了，我不是吹牛，自己可以对接官网测。不敢给你们提供接口测试的都是吹牛的。本文也不打算再继续更新了，反正有技术能花成本的公司也能做出来，想白嫖的也不可能花一分钱，哪怕是打码都觉得贵甚至想让开发手动标注，多数小公司的领导们真是不敢恭维，干啥啥不会，以为自己聪明在省钱，那就去体验一下社会的毒打吧，还有想白嫖就直说，找一堆理由拖着观望求指导，我没空陪聊，模型样本就算删掉也一定不会便宜这些人，测试接口会长期开放，必须让他们知道什么叫后悔，求而不得。
识别思路
首先有几条道路可以通向罗马，这里不分先后优劣一一讲述。
- 颜色提取的思路，可以采用HSV/K-means聚类进行颜色的分离提取：效果如下：
弊端显而易见，会有较大的特征丢失，识别率有较大的提升瓶颈，经过测试，中英文+汉字的识别率在90%左右。 - 不分离颜色的思路，该方案有两种处理方法：
（1）同时预测颜色和字符内容，这种方法看起来比较正统，但是成本较高，需要标注每张图的颜色和字符内容，这个要求有多高呢，一般的打码平台是无法提供这样的结果的，打码平台只返回对应颜色的内容，只能人工标注，那么需要多少样本呢？笔者训练的识别率98的模型用了100w左右的样本。一张这样的样本标注假设需要0.1元，那么100w样本需要10w标注费用，假设0.01元，也要1w的标注费用。但是验证码高质量的人工标注几乎是不存在的，因为很多样本，人眼的识别率是不如机器的，总体标注的准确率大概也只能在85左右。看起来并不可取，有一种节约成本的办法，可以通过算法生成样本，但是呢，生成的识别率英文数字还可以，中文的识别率就低的可怜了。附上生成方法：https://www.jianshu.com/p/da1b972e24f2
（2）每个颜色分别训练一个模型， 这种方法看起来有点蠢，但是确实比较合适有效的办法了，可以轻松借助打码平台的返回结果标注样本。需要的颜色可以通过官网提供的字段取到，返回结果通过打码平台识别得到，这样一组合，样本就有了。这种方法的成本相对较低，样本数不变的前提下，打码价格低于人工标注的成本。但是笔者训练的是一种颜色的样本用了100w。每个颜色分别训练这样成本还是下不来。四种颜色就是500w样本。官网的每次获取图片的时候颜色随机出现的概率也不一定是1/4。
（3）把所有颜色都通过颜色变换为一种颜色，整体思路同（2）。如下图，笔者将黑色转换为红色，但是样本成本只有采集一种颜色的成本。看起来是目前位置最佳的方案了，事实也是如此的。但是呢，100w的样本对于普通人来说也是一笔不小的花销，即便有了样本能做出来也需要花费不少的时间和精力。
有些算法工作者可能会低估样本的实际需求量，3.6k分类，中文字体小，容易混淆相似的字多，不同的角度重叠干扰都会大大增加，过于复杂的网络对性能的要求也高，为了平衡性能和准确率，足够数量的样本支撑是必须的，100w样本量其实不大，一点都不要惊讶
不过采集样本不是单纯的接打码平台就完事了，需要经过官网判断，只有通过验证，正确的样本才保存下来。这样有效的样本对提高识别率才有帮助。
实验成果
笔者实时对接官网对实验模型进行检验，结果如上图，测试了200+次，识别率达到98%以上，识别速度的话，CPU大概5-8毫秒左右，模型大概3mb。
附上接口，为了防止滥用，接口每天只支持请求500次：
| 请求地址 | Content-Type | 参数形式 | 请求方法 |
|---|---|---|---|
| http://152.136.207.29:19812/captcha/v1 | application/json | JSON | POST |
具体参数：
| 参数名 | 必选 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|---|
| image | Yes | String | Base64 编码 |
| param_key | No | String | 颜色，redluegreenlackyellow |
请求为JSON格式，形如：
{"image": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAFoAAAAjCAIAAA...base64编码后的图像二进制流", "param_key ": "blue"}
注意：图片只能是 90x35 尺寸的原图，请勿截图
也请勿使用 模拟浏览器 的截图获取，如果不知道如何使用协议获取验证码，可以参考这个文章的方法：
https://blog.csdn.net/kerlomz/article/details/106793781
若对最新的JS逆向感兴趣可以关注作者。
若以上方法都不清楚，可以【另存为图片】，本模型针对【原图】训练。
截图无法识别，不理解的可以先了解下深度学习 图像识别原理 ，或咨询 作者 。
返回结果：
| 参数名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| message | String | 识别结果或错误消息 |
| code | String | 状态码 |
| success | String | 是否请求成功 |
该返回为JSON格式，形如：
{'uid': "9b5a6a34-9693-11ea-b6f9-525400a21e62", "message": "xxxx", "code": 0, "success": true}
请勿恶意使用，若超出当日限制将返回：
{'uid': "9b5a6a34-9693-11ea-b6f9-525400a21e62", 'message': '超出当日请求限制，请联系作者QQ：27009583', 'success': False, 'code': -555}
若返回 400 则表示数据包格式有误，请检查是否符合JSON标准。
若返回 405 则请检查确保使用POST方式请求。
Python示例：
import requests
import base64
with open(r"C:1.png", "rb") as f:
b = f.read()
# param_key: black-全黑色,red-红色,blue-蓝色,yellow-黄色
r = requests.post("http://152.136.207.29:19812/captcha/v1", json={
"image": base64.b64encode(b).decode(), "param_key": "yellow"
})
print(r.json())
如有疑问可以加我QQ：27009583