全国增值税发票查验平台验证码识别

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验证码分析

如图所示：图像验证码，识别指定颜色的文字。

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。

1. 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。
2. 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，red\blue\green\black\yellow

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