本文所使用的验证码识别的方法非常暴力，高手可忽略。对于在客户端实现的“伪验证码”或使用静态图片的验证码，本文不作讨论。对于验证码的识别，一直以为，只要足够的样本，就可以分析出验证码的特征，从而进行分门别类，再通过和样本做比较，就可以得出正确验证码。这里简单而暴力的验证一下这个一直想验证而没有行动过的想法。做实验的网站是某体检机构，因为它生成的验证码很有规律（不确定是不是静态文件，但就可以当成是算法随机生成的），每个字符的位置相对固定，虽然每个字符的颜色和背景都不一样，但是背景颜色很相近，没有干扰线，更重要的是，它和中国很多很多网站的验证码很类似。相关代码和文件(某体检机构网站忽略)：verification code identified。
暴力步骤：
- 下载样本数据。
任何有验证码的网络，都有刷新按钮，一般而言点击该按钮，就会向服务器发送一个HTTP GET的请求，我们可以根据这个请求下载大量的样本数据。一般可以通过查看HTML源码可以看到这个请求的URL和相关信息，也可以用wireshark抓下包，很容易就可以得到请求的信息。由于要用肉眼分析每个样本数据，所以，为了不增加肉眼的负担，分析的数据只下载了200个。当然是用脚本下载的，对应的代码为:sample.py。样本数据如图：
样本数据 - 分析样本
每个验证码颜色都有可能不一样，但是背景都是和验证码的数据的颜色有明显的不同，而且背景的颜色相差不大。于是，为了方便处理，我们可以将背景颜色都变成白色，验证码变成黑色。如何识别背景的颜色？仔细观察下，初步用个非常简陋的方法：首先，取4个角落的，9个像素，如果其他位置的颜色和这36个角落的颜色相差在一定的范围内，我们认为都是背景，变成白色。其他非白色的区域，都是黑色（后来，证实，这个方法不好，因为有些验证码在边边角角里）。然后，因为各个验证码的位置都相对固定（相对而已，有一些是重叠的），将各个验证码切成一个数字字符的。对应的代码:analyse.py。处理的结果：
样本处理结果
这里处理处理的样本数据有4X200,800个，如果用作标准样本，识别正确率会高很多，但是，笔记本计算机资源有限，从中挑出有代表性的26+25+10,61个(因为我实在区分不出大小的I和小写的l有什么区别，所以没有大写的I了)。由于PIL处理保存图片时，为了使图片更自然，会加上反锯齿，所以看到的图片不是全黑白的，还有一点灰阶，这样会降低识别的正确率，由于PIL不熟悉，不知道哪里设置，作罢。
有效标准样本。 - 验证码识别
有了样本数据，就可以用样本来做对比了。同样，是按照分析样本的方法，将待测试的数据切分为几个部分，分别和样本的数据一个一个的对比，如果颜色差别在允许的范围内就认为相等，相似度最高的，就认为和样本一致，就可以认为是该样本的值。再次下载500多个验证码来测试，对应代码：crack.py。识别结果：
测试结果 - 结果分析
测试的验证码540个左右，识别错误约70个（粗略统计，眼累），识别正确率大约86%。仔细观察识别错误的验证码大多是：l -> i k -> i r -> i, l->i和r->i容易识别错误，这个可以理解，但是k->i，就迷惑了。 相关错误结果：
错误结果。
85%左右的正确率，暴力破解其实也可以了，改进下有可能达到90%以上。验证码是网络的一道屏障，破解了验证码后，很多邪恶的事情都可以做。当然这里介绍的是最笨的方法，对于复杂的验证码还不能识别，还需要更复杂点的方法。本文仅是图片识别技术的讨论，相关的代码等仅用于学习，不得用于做非法事情。
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