CN108920929A - 验证图处理方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种验证图处理方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取动态验证图；确定动态验证图的第一区域和第二区域；第一区域包括能从默认位置起转动至第二区域的指针；获取第二区域相对于默认位置的偏离角度范围；从偏离角度范围中选取偏离角度；将选取的偏离角度作为指针的待转动角度以进行验证。采用本方法能够实现对待转动角度的验证图进行自动识别。

Description

验证图处理方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种验证图处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着计算机技术的发展，出现了爬虫技术，利用爬虫技术对网站进行爬取，能够获取大量网页中的信息。然而，在爬取网站的过程中，经常遇到待爬取的目的网站为登录态，需要输入提供的验证图对应的验证码，在提交了验证码并验证通过之后才能继续对目的网站进行爬取。

目前，网站常用的验证方式是：提出验证问题，用户从验证图中选择与提出的验证问题对应的验证答案，对于这类验证码的识别，通常是直接对验证图进行图片识别，从验证图中选择与验证问题相应的图即可。然而，目前出现了动态验证码，现阶段对于这种动态验证码还没有有效的识别方法。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够有效自动识别动态验证码的验证图处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种验证图处理方法，所述方法包括：

获取动态验证图；

确定所述动态验证图的第一区域和第二区域；所述第一区域包括能从默认位置起转动至所述第二区域的指针；

获取所述第二区域相对于所述默认位置的偏离角度范围；

从所述偏离角度范围中选取偏离角度；

将选取的偏离角度作为所述指针的待转动角度以进行验证。

一种验证图处理装置，所述装置包括：

动态验证图获取模块，用于获取动态验证图；

确定模块，用于确定所述动态验证图的第一区域和第二区域；所述第一区域包括能从默认位置起转动至所述第二区域的指针；

获取模块，用于获取所述第二区域相对于所述默认位置的偏离角度范围；

偏离角度选取模块，用于从所述偏离角度范围中选取偏离角度；

验证模块，用于将选取的偏离角度作为所述指针的待转动角度以进行验证。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

获取动态验证图；

确定所述动态验证图的第一区域和第二区域；所述第一区域包括能从默认位置起转动至所述第二区域的指针；

获取所述第二区域相对于所述默认位置的偏离角度范围；

从所述偏离角度范围中选取偏离角度；

将选取的偏离角度作为所述指针的待转动角度以进行验证。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取动态验证图；

确定所述动态验证图的第一区域和第二区域；所述第一区域包括能从默认位置起转动至所述第二区域的指针；

获取所述第二区域相对于所述默认位置的偏离角度范围；

从所述偏离角度范围中选取偏离角度；

将选取的偏离角度作为所述指针的待转动角度以进行验证。

上述验证图处理方法、装置、计算机设备和存储介质，能够实现对待转动角度的验证图进行自动识别。在确定验证图中的第一区域和第二区域之后，获取第二区域相对于指针的默认位置的偏离角度，就能够确定第二区域相对于指针的偏离角度范围，从该偏离角度范围中选择一个角度，作为将指针的待转动角度，该待转动角度是第二区域中的角度，从而利用该待转动角度就能够模拟用户的转动操作，实现对该验证图的有效自动识别。

附图说明

图1为一个实施例中验证图处理方法的应用场景图；

图2为一个实施例中验证图处理方法的流程示意图；

图3(1)为一个实施例中动态验证图的示意图；

图3(2)为另一个实施例中动态验证图的示意图；

图3(3)为又一个实施例中动态验证图的示意图；

图4为一个实施例中获取第二区域的两条直线段各自相对于默认位置的偏离角度的原理示意图；

图5为一个实施例中确定动态验证图的第一区域和第二区域的流程示意图；

图6为另一个实施例中获取第二区域的两条直线段各自相对于默认位置的偏离角度的原理示意图；

图7(1)为一个实施例中获取静态验证图的特征向量的原理示意图；

图7(2)为另一个实施例中获取静态验证图的特征向量的原理示意图；

图8为一个具体的实施例中验证图处理方法的流程示意图；

图9为一个实施例中验证图处理装置的结构框图；

图10为另一个实施例中验证图处理装置的结构框图；

图11为又一个实施例中验证图处理装置的结构框图；

图12为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的验证图处理方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104通过网络进行通信。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种验证图处理方法，以该方法应用于图1中的终端为例进行说明，包括以下步骤：

S202，获取动态验证图。

其中，动态验证图是通过用户的触发操作改变图片的原始形态的验证图。触发操作可以是用户通过输入装置触发的点击操作、拖动操作或转动操作等。动态验证图比如可以是转动角度的动态验证图。

S204，确定动态验证图的第一区域和第二区域；第一区域包括能从默认位置起转动至第二区域的指针。

第一区域是动态验证图中的背景区域。第二区域是动态验证图中的目标区域。正常情况下，终端将动态验证图进行展示后，获取到用户通过输入装置针对该动态验证图中的指针的触发操作，根据触发操作的操作距离或方向将第一区域中的指针从默认位置起开始转动，以此改变动态验证图的形态。终端通过对改变形态后的验证图是否达到预期进行判定，比如指针是否转到了第二区域，即转动的角度是否符合预期，从而根据转动的角度来判定是否为用户行为。而在本实施例中，终端对验证图进行处理，以获取到指针被转动后对应的、符合预期的角度，将获取的该角度作为该动态验证码的“通行证”以进行验证。

具体地，终端在获取了动态验证图之后，对获取的验证动态图进行预处理，从经过预处理的动态验证图中确定第一区域和第二区域。预处理包括对动态验证图进行降噪处理、二值化处理或灰度处理等等。

如图3(1)所示，为一个实施例中动态验证图3100的示意图。其中，第一区域3102和第二区域3104组成一个圆形3106，第二区域3104为组成的圆形3106中的一个扇形。动态验证图3100还包括能从第一区域3102的默认位置起围绕圆形3106的圆心3108转动的指针3110。终端向用户展示该动态验证图3100，用户通过输入装置将指针3110从默认位置处转动至第二区域3104中，才能通过该动态验证图3100的验证。

如图3(2)所示，为一个实施例中动态验证图3200的示意图。其中，第一区域3202和第二区域3204组成一个圆形3206，第二区域3204为组成的圆形3206中的一个扇环。动态验证图3200还包括能从第一区域3202的默认位置起围绕圆形3206的圆心3208转动的指针3210。终端向用户展示该动态验证图3200，用户通过输入装置将指针3210从默认位置处转动至第二区域3204中，才能通过该动态验证图3200的验证。

如图3(3)所示，为一个实施例中动态验证图3300的示意图。其中，第一区域3302和第二区域3304组成一个圆环3306，第二区域3304为组成的圆形3306中的扇环。动态验证图3300还包括能从第一区域3302的默认位置起围绕圆形3306的圆心3308转动的指针3310。终端向用户展示该动态验证图3300，用户通过输入装置将指针3310从默认位置处转动至第二区域3304中，才能通过该动态验证图3300的验证。

在一个实施例中，动态验证图中的第一区域和第二区域具备可通过人判断的区别。比如，第一区域的颜色和第二区域的颜色有区别。举例来说，第一区域的背景为花色，而第二区域的背景为纯色；或者，第一区域为暖色调，第二区域为深色调，比如，第一区域的背景为蓝色，第二区域为橙色等等。

在一个实施例中，动态验证图中的第一区域的面积占比大于第二区域的面积占比。终端通过指针被转动的角度来判断指针是否被转动至第二区域，从而根据被转动的角度判定是否为用户行为，若第二区域面积过大，很容易将一些非用户行为判定为用户行为，验证码的验证作用效果就会不理想。只有在第二区域的面积小于第一区域的面积时，才能发挥较好的验证作用。比如，第一区域和第二区域组成的圆形半径为R，第一区域所占面积为第二区域为圆中的扇形，所占面积为

在一个实施例中，动态验证图中的第二区域可以包括多个分散的扇形和/或扇环，第一区域可包括多个分散的子区域，第二区域中的各个扇形和/或扇环由第一区域中各个子区域间隔开。

S206，获取第二区域相对于默认位置的偏离角度范围。

其中，第二区域为扇形，则第二区域的两条直线段为扇形的两条半径；第二区域为扇环，则第二区域的两条直线段为扇环的宽度对应的两条直线段。具体地，终端可在确定了第一区域和第二区域后，获取确定的第二区域的两条直线段各自相对于默认位置的偏离角度。

在一个实施例中，如图4所示，终端可对动态验证图400中的第一区域402和第二区域404组成的圆形408构建坐标系，圆形的圆心410为坐标原点，默认位置406为第一区域402中与y轴的正半轴重合的半径，θ为圆的半径与默认位置406之间的夹角。终端依次获取θ为0°～360°时半径与圆周的交点所对应的像素值，当θ＝m时像素值为第一颜色，当θ＝n时像素值为第二颜色，且θ取n至n+k时，像素值都为第二颜色，第二颜色对应了第二区域，那么就可得到第二区域的两条半径相对于默认位置的偏离角度分别为n和n+k。

S208，从偏离角度范围中选取偏离角度。

其中，第二区域相对于指针的偏离角度范围，是第二区域的两条直线段与默认位置之间的偏离角度之间的夹角。具体地，终端在确定了第二区域的两条直线段分别与默认位置之间的偏离角度之后，就确定了第二区域相对于指针的偏离角度范围。可以理解，第二区域的两条直线段相对于指针的默认位置的偏离角度是绝对角度，偏离角度的大小只与动态验证图中指针的默认位置和第二区域的位置有关。

在终端确定了第二区域相对于指针的偏离角度范围以后，就可从偏离角度范围中选取一个偏离角度。选取的偏离角度可以是偏离角度范围的中间值。比如，终端确定了第二区域的两条直线段各自相对于默认位置的偏离角度为n和n+k，那么对应的偏离角度范围就是n～n+k，可以选取该偏离角度范围的中间值n+k/2作为偏离角度。

S210，将选取的偏离角度作为指针的待转动角度以进行验证。

其中，待转动角度是模拟用户行为将动态验证图中的指针从默认位置转动的角度。具体地，终端可将获得的待转动角度提交至服务器，由服务器对提交的待转动角度进行验证，若待转动的角度被服务器判定为是用户行为所转动的角度，则验证通过，从而实现了对该动态验证图的自动识别。

上述验证图处理方法，能够实现对待转动角度的验证图进行自动识别。在确定验证图中的第一区域和第二区域之后，获取第二区域相对于指针的默认位置的偏离角度，就能够确定第二区域相对于指针的偏离角度范围，从该偏离角度范围中选择一个角度，作为将指针的待转动角度，该待转动角度是第二区域中的角度，从而利用该待转动角度就能够模拟用户的转动操作，实现对该验证图的有效自动识别。

如图5所示，在一个实施例中，确定动态验证图的第一区域和第二区域的步骤具体包括：

S502，获取动态验证图中的各个像素值。

其中，像素值是动态验证图中各个像素点的RGB(Red-Green-Blue)分量值。比如，黑色的像素值是0：0：0，白色的像素值是255：255：255。具体地，终端可将整个动态验证图划分为多个像素点，并为划分的各个像素点依次标记，通过颜色选择器对标记的像素点依次获取相应的像素值。

在一个实施例中，终端在获取动态验证图中的各个像素点的像素值之前，还可对动态验证图进行降噪处理，以去除图中的干扰信息，然后对降噪处理后的图片进行灰度处理或二值化处理，以凸显出动态验证图中不同内容之间的区别，然后再获取预处理后的动态验证图中各个像素点的像素值。

S504，按照预设的第一区域像素值特征和第二区域像素值特征，将各个像素值划分为两类。

其中，第一区域像素值特征是落在第一区域中的像素点所具有的像素值特征，第二区域像素值特征是落在第二区域中的像素点所具有的像素值特征。具体地，终端在获取了动态验证图中每个像素点的像素值，根据各个像素点的像素值具备的第一区域像素值特征或第二区域像素值特征，将各个像素值划分为两类。

在一个实施例中，第一区域像素值特征为：各个像素点对应的像素值为0：0：225，第二区域像素值特征为：各个像素点对应的像素值为225：225：0。即，当动态验证图中各个像素点可以根据像素值明确划分成两类，就可以直接将像素值划分成两类。

在一个实施例中，终端可将动态验证图进行灰度化处理后，获取各个像素点对应的像素值，根据像素值获取每个像素点对应的特征值，将特征值输入至训练好的分类器中，输出得到该像素点的类别。比如，若每个像素点的像素矩阵为4*4，得到对应该像素点的16维的特征值，利用训练好的分类器对输入的该特征值进行分类，得到类别为第一类或类别为第二类的分类结果。

S506，根据划分为两类的像素值确定第一区域和第二区域。

具体地，终端在将像素值分为两类之后，根据划分出的像素值所具有的特征将动态验证图划分为第一区域和第二区域。

在一个实施例中，终端在将像素值划分为两类之后，将对应了第一颜色的一类所对应的像素点构成的区域确定为第一区域，将对应了第二颜色的一类所对应的像素点构成的区域确定为第二区域。比如，终端获取各个像素值，各个像素值分别为0：0：225和225：225：0中的一种，而0：0：225对应了蓝色，225：225：0对应了黄色，那么就可以直接将蓝色像素值构成的区域为第一区域，将黄色像素值构成的区域为第二区域。

在一个实施例中，终端可在划分好的第一类像素值和第二类像素值中，选择像素点数量少的一类的像素点构成的区域作为第二区域，选择像素点数量多的一类的像素点构成的区域作为第一区域。比如，在动态验证图中，A类别的像素值对应的像素点有100个，B类别的像素值对应的像素点有1000个，那么就将A类别中的像素值对应的像素点确定为第二区域，将B类别中的像素值对应的像素点确定为第一区域。

在本实施例中，在获取了动态验证图中的各个像素值之后，对划分的像素值进行分类，从而能将图中与该像素值对应的像素点划分在第一区域或第二区域中，从而能够确定动态验证图中的第一区域和第二区域。

在一个实施例中，第一区域和第二区域组成圆形或圆环，第二区域是扇形或扇环；获取第二区域相对于默认位置的偏离角度范围的步骤具体包括：从圆形或圆环的同心圆周上选取离散点；同心圆周的半径小于或等于圆形或圆环的半径；分别确定各离散点相对于默认位置的偏离角度；获取各离散点所对应的圆形或圆环中的像素值；筛选所对应的像素值属于第二区域的离散点；在筛选出的离散点对应的偏离角度中确定最大偏离角度和最小偏离角度；将最大偏离角度和最小偏离角度分别作为第二区域的两条直线段各自相对于默认位置的偏离角度。

如图6所示，为一个实施例中获取动态验证图中的第二区域相对于默认位置的偏离角度的原理示意图。参照图6，圆形601由动态验证图中的第一区域6011和第二区域6012组成，同心圆周602是圆形601的同心圆，且半径小于圆形601的半径。终端可以以预设角度10°为间隔从同心圆周602上选取离散点6031、6032、603k、603(k+m)、603(k+n)，确定各个离散点相对于默认位置的偏离角度分别为10°、20°、……、360°，获取同心圆周602上选取的离散点的像素值分别为A、……、A、B、B、……、B、B、A……A，并根据选取的离散点的像素值，从所有的离散点中筛选出像素值属于第二区域的离散点603k、603(k+m)、603(k+n)。在筛选出的离散点中，筛选出离散点对应的偏离角度中最大偏离角度(k+n)*10°和最小偏离角度k*10°那么这将得到的这两个角度分别作为第二区域的两条直线段各自相对于默认位置的偏离角度。

在一个实施例中，同心圆周的半径等于圆形或圆环的半径；获取各离散点所对应的圆形或圆环中的像素值，包括：在小于离散点所在同心圆周的、且穿过圆形或圆环的同心圆周上，选取与离散点位于相同半径的参考点；选取参考点所处位置处的像素值；将选取的像素值作为离散点所对应的圆形或圆环中的像素值。

在本实施例中，通过获取圆形内部的同心圆周上的离散点的像素值，能够避免从圆形的圆周上取像素值可能造成的取值模糊的影响，从而就可以根据像素值的分类准确地确定第二区域的两条直线段各自相对于默认位置的偏离角度。

在一个实施例中，动态验证图包括从待爬取网站获取的多个动态验证图；验证图处理方法还包括以下步骤：分别计算获取的各个动态验证图的哈希值；将各个动态验证图的哈希值和待转动角度对应存储。

其中，动态验证图的哈希值是通过对图片内容进行加密运算得到的一组二进制值。不同内容的动态验证图的哈希值是不相同的。比如，若两个验证动态图的第一区域相同、第二区域也相同，但这两个验证动态图的第二区域的两条直线段相对于默认位置的偏离角度不一样，那么这两个验证动态图对应的哈希值也不相同。也就是说，每个动态验证图的哈希值可以用于唯一标识该动态验证图。

具体地，终端获取待爬取网站的URL地址来对网站进行爬取，以获得该网站的资源。终端在爬取到该网站中需要验证登录的网页之后，就将该网页中的多个动态验证图下载下来，采用哈希算法获得下载的各个动态验证图的哈希值，采用验证图处理方法对下载的各个验证动态图进行处理，得到各个验证图对应的待转动角度，将每个验证动态图的哈希值和待转动角度对应存储。采用的哈希算法可以是MD4(Message-Digest Algorithm 4，信息摘要算法4)、MD5或SHS(Secure Hash Algorithm，安全散列算法)等。

在一个实施例中，终端也可在获取了待爬取网站的所有动态验证图后，将获取的所有动态验证图发送至服务器，由服务器采用验证图处理方法对各个验证图进行处理并获取相应的待转动角度、相应的哈希值，并将各个验证图的待转动角度和哈希值对应存储在本地。

在本实施例中，通过采用验证图处理方法获得各个验证图的待转动角度，并将能够唯一标识该动态验证图的哈希值与待转动角度对应存储，能够在遇到该验证动态图时根据哈希值索引到该图片的待转动角度。

在一个实施例中，验证图处理方法还包括以下步骤：获取与待爬取网站相应的用户登录信息；向待爬取网站的服务器发起动态验证图拉取请求；动态验证图拉取请求用于指示服务器在响应动态验证图拉取请求时返回动态验证图；计算返回的动态验证图所对应的哈希值；查找与哈希值对应存储的待转动角度；将用户登录信息和查找到的待转动角度提交至服务器进行验证。

其中，用户登录信息是登录该网页所需要的身份信息。用户登录信息比如可以是用户标识以及相应的登录密码等。具体地，终端在获取到与待爬取网站相应的用户登录信息之后，就像待爬取的网站的服务器发起动态验证图拉取请求，服务器在接收到该请求时，随机返回一张动态验证图，终端在获取到该动态验证图后，就采用哈希算法来得到该验证动态图对应的哈希值，并依据存储的哈希值与待转动角度的对应关系，查找到该验证动态图对应的待转动角度，将查询到的待转到角度提交至服务器，服务器对提交的待转动角度进行验证。服务器若验证通过，终端就能够继续对该网站进行爬取，能够获取该网站的资源。

在一个实施例中，验证图处理方法还包括以下步骤：获取静态验证图；从静态验证图中分割出多个带有字符的字符图片；对各字符图片进行归一化处理，得到具有相同像素矩阵的字符图片；获取经过归一化处理后的各个字符图片对应的特征向量；分别将各个字符图片对应的特征向量输入至训练好的分类模型中，输出得到相应的字符；将各个字符图片的字符拼合得到静态验证图对应的验证码。

其中，静态验证图是需要待识别出验证图中的内容的验证图。静态验证图中的内容比如可以是由汉字、数字或字母组成的字符串等。像素矩阵是图片的像素规格。像素矩阵比如可以是16*16或64*64等。归一化处理是指对大小不同的图片进行调整，使得各个图片具有相同的像素矩阵。

具体地，终端可在获取了静态验证图后，对静态验证图进行预处理，比如降噪处理和灰度化处理；对预处理后的静态验证图中的字符串进行分割，分割出单个的字符，由于字符的大小不一样，因此切割出的字符图片大小也不一样；终端通过对切割出的字符图片进行归一化处理，得到具有相同像素矩阵的字符图片；获取经过归一化处理后的各个字符图片对应的特征向量，将获取的特征向量输入至训练好的分类器中，输出得到相应的字符；将各个字符图片对应的字符进行拼合得到对应该静态验证图的验证码。

特征向量是经过归一化处理后的向量对应的特征值。如图7(1)所示，为一个实施例中获取特征向量的原理示意图。参照图7(1)，对该图片进行灰度化处理、归一化处理后，使得该图具有16*16规格的像素矩阵。按照处理后的图片中每个像素块对应的像素值的分类，将该图片中256个像素块分别标记为1或0。比如，黑色对应的像素值标记为1，白色对应的像素值标记为0，按照像素块在图片中的顺序以及对应的标记值，得到相应的维度为256特征向量为。

如图7(2)所示，为一个实施例中获取验证图的特征向量的原理示意图。参照图7(2)，将具有16*16像素矩阵的图片中的256个像素块划分为16个大像素块，每个大像素块包括一个4*4像素矩阵的16个小像素块，将每个大像素块中标记为1的像素块的数量，作为该大像素块对应的标记值，按照大像素块在图片中的顺序以及相应的标记值，得到相应的特征向量为：{1,4,3,0,5,1,2,3,4,13,10,3,0,6,4,0}，维度为16。

在本实施例中，通过对静态验证图进行处理后，获得相应的特征向量，利用训练好的分类器的分类能力，输出静态验证图中对应的各个字符，从而实现了对该静态验证图的有效识别。

在其中一个实施例中，验证图处理方法还包括以下步骤：获取模型训练验证图及对应的验证字符；从模型训练验证图中分割出多个带有字符的字符图片；对各字符图片进行归一化处理，得到具有相同像素点的字符图片；获取经过归一化处理后的各字符图片所对应的特征向量；分别将各个字符图片对应的特征向量输入至分类模型中，获得各个字符图片对应的预测字符；依据预测字符与模型训练图对应的验证字符之间的差异，调整分类模型的模型参数，继续训练直至差异符合预设条件。

具体地，在使用分类器对输入的静态验证图的特征向量进行分类之前，需要预先对分类模型进行训练。终端可预先获取用于对分类模型进行训练的模型训练图以及相应的验证字符，对模型训练图进行降噪、灰度化、分割、归一化处理后获取各个模型训练图对应的特征向量，将特征向量输入至分类模型中，输出相应的预测字符，根据预测字符与验证字符之间的差异来调整分类模型的参数，继续对该分类模型进行训练，直至差异符合预设条件。

在本实施例中，通过获取模型训练验证图对分类模型进行训练，使得预测准确度达到预设条件后，再将训练好的分类器应用于静态验证图的识别过程，提高识别的可能性。

如图8所示，在一个具体的实施例中，验证图处理方法具体包括以下步骤：

S802，获取待爬取网站的多个动态验证图。

S804，对于每个动态验证图，获取动态验证图中的各个像素值。

S806，按照预设的第一区域像素值特征和第二区域像素值特征，将各个像素值划分为两类。

S808，根据划分为两类的像素值确定第一区域和第二区域；第一区域和第二区域组成圆形或圆环，第二区域是扇形或扇环；动态验证图包括能从默认位置起围绕圆形或圆环的圆心转动的指针；默认位置处于第一区域。

S810，从圆形或圆环的同心圆周上选取离散点；同心圆周的半径小于或等于圆形或圆环的半径。

S812，分别确定各离散点相对于默认位置的偏离角度。

S814，获取各离散点所对应的圆形或圆环中的像素值。

S816，筛选所对应的像素值属于第二区域的离散点。

S818，在筛选出的离散点对应的偏离角度中确定最大偏离角度和最小偏离角度。

S820，将最大偏离角度和最小偏离角度分别作为第二区域的两条直线段各自相对于默认位置的偏离角度。

S822，根据偏离角度，确定第二区域相对于指针的偏离角度范围。

S824，从偏离角度范围中选取偏离角度。

S826，将选取的偏离角度作为指针的待转动角度；待转动角度用于将指针朝第二区域转动待转动角度以进行验证。

S828，分别计算获取的各个动态验证图的哈希值。

S830，将各个动态验证图的哈希值和待转动角度对应存储。

S832，获取与待爬取网站相应的用户登录信息。

S834，向待爬取网站的服务器发起动态验证图拉取请求；动态验证图拉取请求用于指示服务器在响应动态验证图拉取请求时返回动态验证图。

S836，计算返回的动态验证图所对应的哈希值。

S838，查找与哈希值对应存储的待转动角度。

S840，将用户登录信息和查找到的待转动角度提交至服务器进行验证。

上述验证图处理方法，能够实现对待转动角度的验证图进行自动识别。在确定验证图中的第一区域和第二区域之后，获取第二区域相对于指针的默认位置的偏离角度，就能够确定第二区域相对于指针的偏离角度范围，从该偏离角度范围中选择一个角度，作为将指针的待转动角度，该待转动角度是第二区域中的角度，从而利用该待转动角度就能够模拟用户的转动操作，实现对该验证图的有效自动识别。

应该理解的是，虽然图8的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图8中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图9所示，提供了一种验证图处理装置900，包括：动态验证图获取模块902、确定模块904、获取模块906、偏离角度选取模块908和验证模块910，其中：

动态验证图获取模块902，用于获取动态验证图。

确定模块904，用于确定动态验证图的第一区域和第二区域；第一区域包括能从默认位置起转动至第二区域的指针。

获取模块906，用于获取第二区域相对于默认位置的偏离角度范围。

偏离角度选取模块908，从偏离角度范围中选取偏离角度。

验证模块910，用于将选取的偏离角度作为指针的待转动角度以进行验证。

在一个实施例中，确定模块904还用于获取动态验证图中的各个像素值；按照预设的第一区域像素值特征和第二区域像素值特征，将各个像素值划分为两类；根据划分为两类的像素值确定第一区域和第二区域。

在一个实施例中，第一区域和第二区域组成圆形或圆环，第二区域是扇形或扇环；获取模块906还用于从圆形或圆环的同心圆周上选取离散点；同心圆周的半径小于或等于圆形或圆环的半径；分别确定各离散点相对于默认位置的偏离角度；获取各离散点所对应的圆形或圆环中的像素值；筛选所对应的像素值属于第二区域的离散点；在筛选出的离散点对应的偏离角度中确定最大偏离角度和最小偏离角度；将最大偏离角度和最小偏离角度分别作为第二区域的两条直线段各自相对于默认位置的偏离角度。

在一个实施例中，同心圆周的半径等于圆形或圆环的半径；获取模块906还用于在小于离散点所在同心圆周的、且穿过圆形或圆环的同心圆周上，选取与离散点位于相同半径的参考点；选取参考点所处位置处的像素值；将选取的像素值作为离散点所对应的圆形或圆环中的像素值。

如图10所示，在一个实施例中，动态验证图包括从待爬取网站获取的多个动态验证图；验证图处理装置900还包括哈希值计算模块1002和存储模块1004，其中，哈希值计算模块1002用于分别计算获取的各个动态验证图的哈希值；存储模块1004用于将各个动态验证图的哈希值和待转动角度对应存储。

如图11所示，在一个实施例中，验证图处理装置900还包括用户登录信息获取模块1102、请求发起模块1104、查询模块1106、提交模块1108，其中：

用户登录信息获取模块1102用于获取与待爬取网站相应的用户登录信息；请求发起模块1104用于向待爬取网站的服务器发起动态验证图拉取请求；动态验证图拉取请求用于指示服务器在响应动态验证图拉取请求时返回动态验证图；哈希值计算模块1004还用于计算返回的动态验证图所对应的哈希值；查询模块1106用于查找与哈希值对应存储的待转动角度；提交模块1108将用户登录信息和查找到的待转动角度提交至服务器进行验证。

在一个实施例中，验证图处理装置900还包括静态验证图获取模块、分割模块、归一化模块、特征向量获取模块、字符预测模块和拼合模块，其中：

静态验证图获取模块用于获取静态验证图；分割模块用于从静态验证图中分割出多个带有字符的字符图片；归一化模块用于对各字符图片进行归一化处理，得到具有相同像素矩阵的字符图片；特征向量获取模块用于获取经过归一化处理后的各个字符图片对应的特征向量；字符预测模块用于分别将各个字符图片对应的特征向量输入至训练好的分类模型中，输出得到相应的字符；拼合模块用于将各个字符图片的字符拼合得到静态验证图对应的验证码。

在一个实施例中，验证图处理装置900还包括训练模块，其中：静态验证图获取模块还用于获取模型训练验证图及对应的验证字符；分割模块还用于从模型训练验证图中分割出多个带有字符的字符图片；归一化模块还用于对各字符图片进行归一化处理，得到具有相同像素点的字符图片；特征向量获取模块还用于获取经过归一化处理后的各字符图片所对应的特征向量；字符预测模块还用于分别将各个字符图片对应的特征向量输入至分类模型中，获得各个字符图片对应的预测字符；训练模块用于依据预测字符与模型训练图对应的验证字符之间的差异，调整分类模型的模型参数，继续训练直至差异符合预设条件。

上述验证图处理装置900，能够实现对待转动角度的验证图进行自动识别。在确定验证图中的第一区域和第二区域之后，获取第二区域相对于指针的默认位置的偏离角度，就能够确定第二区域相对于指针的偏离角度范围，从该偏离角度范围中选择一个角度，作为将指针的待转动角度，该待转动角度是第二区域中的角度，从而利用该待转动角度就能够模拟用户的转动操作，实现对该验证图的有效自动识别。

关于验证图处理装置的具体限定可以参见上文中对于验证图处理方法的限定，在此不再赘述。上述验证图处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图12所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种验证图处理方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图12中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：获取动态验证图；确定动态验证图的第一区域和第二区域；第一区域包括能从默认位置起转动至第二区域的指针；获取第二区域相对于默认位置的偏离角度范围；从偏离角度范围中选取偏离角度；将选取的偏离角度作为指针的待转动角度以进行验证。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取动态验证图中的各个像素值；按照预设的第一区域像素值特征和第二区域像素值特征，将各个像素值划分为两类；根据划分为两类的像素值确定第一区域和第二区域。

在一个实施例中，第一区域和第二区域组成圆形或圆环，第二区域是扇形或扇环；处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：从圆形或圆环的同心圆周上选取离散点；同心圆周的半径小于或等于圆形或圆环的半径；分别确定各离散点相对于默认位置的偏离角度；获取各离散点所对应的圆形或圆环中的像素值；筛选所对应的像素值属于第二区域的离散点；在筛选出的离散点对应的偏离角度中确定最大偏离角度和最小偏离角度；将最大偏离角度和最小偏离角度分别作为第二区域的两条直线段各自相对于默认位置的偏离角度。

在一个实施例中，同心圆周的半径等于圆形或圆环的半径；计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取各离散点所对应的圆形或圆环中的像素值，包括：在小于离散点所在同心圆周的、且穿过圆形或圆环的同心圆周上，选取与离散点位于相同半径的参考点；选取参考点所处位置处的像素值；将选取的像素值作为离散点所对应的圆形或圆环中的像素值。

在一个实施例中，动态验证图包括从待爬取网站获取的多个动态验证图；计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：分别计算获取的各个动态验证图的哈希值；将各个动态验证图的哈希值和待转动角度对应存储。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取与待爬取网站相应的用户登录信息；向待爬取网站的服务器发起动态验证图拉取请求；动态验证图拉取请求用于指示服务器在响应动态验证图拉取请求时返回动态验证图；计算返回的动态验证图所对应的哈希值；查找与哈希值对应存储的待转动角度；将用户登录信息和查找到的待转动角度提交至服务器进行验证。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取静态验证图；从静态验证图中分割出多个带有字符的字符图片；对各字符图片进行归一化处理，得到具有相同像素矩阵的字符图片；获取经过归一化处理后的各个字符图片对应的特征向量；分别将各个字符图片对应的特征向量输入至训练好的分类模型中，输出得到相应的字符；将各个字符图片的字符拼合得到静态验证图对应的验证码。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取模型训练验证图及对应的验证字符；从模型训练验证图中分割出多个带有字符的字符图片；对各字符图片进行归一化处理，得到具有相同像素点的字符图片；获取经过归一化处理后的各字符图片所对应的特征向量；分别将各个字符图片对应的特征向量输入至分类模型中，获得各个字符图片对应的预测字符；依据预测字符与模型训练图对应的验证字符之间的差异，调整分类模型的模型参数，继续训练直至差异符合预设条件。

上述计算机设备，能够实现对待转动角度的验证图进行自动识别。在确定验证图中的第一区域和第二区域之后，获取第二区域相对于指针的默认位置的偏离角度，就能够确定第二区域相对于指针的偏离角度范围，从该偏离角度范围中选择一个角度，作为将指针的待转动角度，该待转动角度是第二区域中的角度，从而利用该待转动角度就能够模拟用户的转动操作，实现对该验证图的有效自动识别。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取动态验证图；确定动态验证图的第一区域和第二区域；第一区域包括能从默认位置起转动至第二区域的指针；获取第二区域相对于默认位置的偏离角度范围；从偏离角度范围中选取偏离角度；将选取的偏离角度作为指针的待转动角度以进行验证。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取动态验证图中的各个像素值；按照预设的第一区域像素值特征和第二区域像素值特征，将各个像素值划分为两类；根据划分为两类的像素值确定第一区域和第二区域。

在一个实施例中，第一区域和第二区域组成圆形或圆环，第二区域是扇形或扇环；处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：从圆形或圆环的同心圆周上选取离散点；同心圆周的半径小于或等于圆形或圆环的半径；分别确定各离散点相对于默认位置的偏离角度；获取各离散点所对应的圆形或圆环中的像素值；筛选所对应的像素值属于第二区域的离散点；在筛选出的离散点对应的偏离角度中确定最大偏离角度和最小偏离角度；将最大偏离角度和最小偏离角度分别作为第二区域的两条直线段各自相对于默认位置的偏离角度。

在一个实施例中，同心圆周的半径等于圆形或圆环的半径；计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取各离散点所对应的圆形或圆环中的像素值，包括：在小于离散点所在同心圆周的、且穿过圆形或圆环的同心圆周上，选取与离散点位于相同半径的参考点；选取参考点所处位置处的像素值；将选取的像素值作为离散点所对应的圆形或圆环中的像素值。

在一个实施例中，动态验证图包括从待爬取网站获取的多个动态验证图；计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：分别计算获取的各个动态验证图的哈希值；将各个动态验证图的哈希值和待转动角度对应存储。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取与待爬取网站相应的用户登录信息；向待爬取网站的服务器发起动态验证图拉取请求；动态验证图拉取请求用于指示服务器在响应动态验证图拉取请求时返回动态验证图；计算返回的动态验证图所对应的哈希值；查找与哈希值对应存储的待转动角度；将用户登录信息和查找到的待转动角度提交至服务器进行验证。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取静态验证图；从静态验证图中分割出多个带有字符的字符图片；对各字符图片进行归一化处理，得到具有相同像素矩阵的字符图片；获取经过归一化处理后的各个字符图片对应的特征向量；分别将各个字符图片对应的特征向量输入至训练好的分类模型中，输出得到相应的字符；将各个字符图片的字符拼合得到静态验证图对应的验证码。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取模型训练验证图及对应的验证字符；从模型训练验证图中分割出多个带有字符的字符图片；对各字符图片进行归一化处理，得到具有相同像素点的字符图片；获取经过归一化处理后的各字符图片所对应的特征向量；分别将各个字符图片对应的特征向量输入至分类模型中，获得各个字符图片对应的预测字符；依据预测字符与模型训练图对应的验证字符之间的差异，调整分类模型的模型参数，继续训练直至差异符合预设条件。

上述计算机可读存储介质，能够实现对待转动角度的验证图进行自动识别。在确定验证图中的第一区域和第二区域之后，获取第二区域相对于指针的默认位置的偏离角度，就能够确定第二区域相对于指针的偏离角度范围，从该偏离角度范围中选择一个角度，作为将指针的待转动角度，该待转动角度是第二区域中的角度，从而利用该待转动角度就能够模拟用户的转动操作，实现对该验证图的有效自动识别。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种验证图处理方法，所述方法包括：

获取动态验证图；

确定所述动态验证图的第一区域和第二区域；所述第一区域包括能从默认位置起转动至所述第二区域的指针；

获取所述第二区域相对于所述默认位置的偏离角度范围；

从所述偏离角度范围中选取偏离角度；

将选取的偏离角度作为所述指针的待转动角度以进行验证。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述动态验证图的第一区域和第二区域，包括：

获取动态验证图中的各个像素值；

按照预设的第一区域像素值特征和第二区域像素值特征，将所述各个像素值划分为两类；

根据划分为两类的像素值确定第一区域和第二区域。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一区域和所述第二区域组成圆形或圆环，所述第二区域是扇形或扇环；所述获取所述第二区域相对于所述默认位置的偏离角度范围，包括：

从所述圆形或圆环的同心圆周上选取离散点；所述同心圆周的半径小于或等于所述圆形或圆环的半径；

分别确定各所述离散点相对于所述默认位置的偏离角度；

获取各所述离散点所对应的圆形或圆环中的像素值；

筛选所对应的像素值属于所述第二区域的离散点；

在筛选出的离散点对应的偏离角度中确定最大偏离角度和最小偏离角度；

将所述最大偏离角度和最小偏离角度分别作为所述第二区域的两条直线段各自相对于所述默认位置的偏离角度；

根据所述偏离角度确定所述第二区域相对于所述默认位置的偏离角度范围。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述动态验证图包括从待爬取网站获取的多个动态验证图；

所述方法还包括：

分别计算获取的各个动态验证图的哈希值；

将所述各个动态验证图的哈希值和待转动角度对应存储。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取与所述待爬取网站相应的用户登录信息；

向所述待爬取网站的服务器发起动态验证图拉取请求；所述动态验证图拉取请求用于指示服务器在响应所述动态验证图拉取请求时返回动态验证图；

计算返回的动态验证图所对应的哈希值；

查找与所述哈希值对应存储的待转动角度；

将所述用户登录信息和查找到的待转动角度提交至所述服务器进行验证。

6.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取静态验证图；

从所述静态验证图中分割出多个带有字符的字符图片；

对各所述字符图片进行归一化处理，得到具有相同像素矩阵的字符图片；

获取经过归一化处理后的各个字符图片对应的特征向量；

分别将所述各个字符图片对应的特征向量输入至训练好的分类模型中，输出得到相应的字符；

将各个字符图片的字符拼合得到所述静态验证图对应的验证码。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取模型训练验证图及对应的验证字符；

从所述模型训练验证图中分割出多个带有字符的字符图片；

对各所述字符图片进行归一化处理，得到具有相同像素点的字符图片；

获取经过归一化处理后的各字符图片所对应的特征向量；

分别将所述各个字符图片对应的特征向量输入至分类模型中，获得各个字符图片对应的预测字符；

依据所述预测字符与所述模型训练图对应的验证字符之间的差异，调整所述分类模型的模型参数，继续训练直至所述差异符合预设条件。

8.一种验证图处理装置，其特征在于，所述装置包括：

动态验证图获取模块，用于获取动态验证图；

确定模块，用于确定所述动态验证图的第一区域和第二区域；所述第一区域包括能从默认位置起转动至所述第二区域的指针；

获取模块，用于获取所述第二区域相对于所述默认位置的偏离角度范围；

偏离角度选取模块，用于从所述偏离角度范围中选取偏离角度；

验证模块，用于将选取的偏离角度作为所述指针的待转动角度以进行验证。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。