行为验证码验证类型的讲解

　　前言
　　最近在开发行为验证码，经常触及到关于验证类型的相关内容。但使用起来不太熟练，闲暇之余，总结一下我对行为验证码验证类型的理解。
　　验证类型概述
　　滑动拼图
　　创新行为式验证，轻松一滑完成拼图，体验极佳，秒速通过验证。 简洁高效，在保障用户极致体验的同时，抵御机器风险。适用于追求用户体验的场景。# 生成背景图   basemap1 = Image.open(bg).convert(＂RGBA＂)  # 背景图   if basemap1.size != size:  # 需要裁切或拉伸       basemap1 = Graphics.crop(basemap1, size[0], size[1])   puzzle1 = Image.open(url_absolute(img)).convert(＂RGBA＂)  # 方块图，蒙板   # 旋转角度   if rotate == 2:       angle = randint(0, 360)   elif rotate == 1:       angle = choice([0, 90, 180, 270])   else:       angle = 0   # angle = 45   if angle: puzzle1 = puzzle1.rotate(angle, resample=Image.Resampling.BILINEAR)    puzzle1.putalpha(ImageEnhance.Brightness(puzzle1.split()[3]).enhance(alpha))  # 设置透明度，0-1之间   # 产生随机位置   img_size = puzzle1.size  # 滑动图片尺寸   spacing = 0  # 滑动图片在底图位置四周间距，暂时使用0，小图片中的图案本身有20px边距   # 随机位置   x = randint(img_size[0] + spacing, size[0] - img_size[0] - spacing)   y = randint(spacing, size[1] - img_size[1] - spacing)   basemap1.paste(puzzle1, (x, y), puzzle1)  # 拷贝    # 方块滑动图   # basemap2 = Image.open(url_absolute(bg)).convert(＂RGBA＂)   basemap2 = Image.open(bg).convert(＂RGBA＂)   if basemap2.size != size:  # 需要裁切或拉伸       basemap2 = Graphics.crop(basemap2, size[0], size[1])   puzzle2 = Image.open(url_absolute(img)).convert(＂RGBA＂)   if angle: puzzle2 = puzzle2.rotate(angle, resample=Image.Resampling.BILINEAR)  # 旋转    basemap2 = basemap2.crop((x, y, x + img_size[0], y + img_size[1]))  # 裁切   puzzle2.paste(basemap2, (0, 0), puzzle2)   # 替换成长条形滑动块   strip = Image.new(＂RGBA＂, (img_size[0], size[1]), (255, 255, 255, 0))   strip.paste(puzzle2, (0, y), puzzle2)  # 拷贝
　　文字点选
　　顺序点击图中文字，全新行为验证，安全性极高，保障验证安全。提高机器识别难度的同时，保证真实用户可读。适用于安全要求较高的业务场景。def random_character(self, length=None, type=[0, 1, 2, 3], repeat=False):   ＂＂＂   生成随机字符   :param length: 生成的字符长度，几个字符   :param type: [0] 数字，[1] 大写字母，[2]小写字母，[3] 特殊字符   :param repeat: 是否允许重复字符   :return [(＂A＂, 1, ＂大写字母＂), (＂8＂, 0, ＂数字＂), (＂a＂, 2, ＂小写字母＂), (＂＂, 3, ＂高跟鞋＂) ...]   ＂＂＂   if length is None: length = self.str_count   # length = 10   # type = [0]   string = ＂＂.join(dict([(key, {       0: ＂2345678923456789＂,       1: ＂ABCDEFGHJKLMNQRTY＂,       2: ＂abcdefghijkmnqrty＂,       3: ＂＂,   }[key]) for key in type]).values())    r = []   for i in range(length):       if repeat:  # 允许重复           s = choice(string)           t = Inference.char_type(s)           r.append((s, t[0], t[1]))       else:           anti = 0  # 防止死循环，尝试一定次数后允许字符重复           while True:               anti += 1               s = choice(string)               t = Inference.char_type(s)               st = ＂＂.join([it[0] for it in r])               if s not in st or anti > 30:                   r.append((s, t[0], t[1]))                   break   # 替换 n 个字母为图形字符   if 3 in type:       index = sample([i for i in range(length)], randint(0, length))  # 随机一组索引值：[0, 3, 1]       icon_char = sample(self.icon_str, len(index))  # 随机取出 n 组特殊字符       x = 0       for i in index:           # r = Inference.char_replace(r, i, icon_char[x][1])           r[i] = (icon_char[x][1], 3, icon_char[x][2])           x += 1   return r
　　语序点选
　　根据中文语义，按顺序依次点击图中文字，语义理解能力结合行为轨迹。适用于安全要求较高的业务场景。
　　下面举例说说的干扰点与干扰线的制作：# 噪线   for i in range(line_count):       x1 = randint(0, size[0])       x2 = randint(0, size[0])       y1 = randint(0, size[1])       y2 = randint(0, size[1])       draw.line((x1, y1, x2, y2), fill=Word.get_random_color())    # 噪点   for i in range(point_count):       draw.point([randint(0, size[0]), randint(0, size[1])], fill=Word.get_random_color())       x = randint(0, size[0])       y = randint(0, size[1])       draw.arc((x, y, x + 4, y + 4), 0, 90, fill=Word.get_random_color())
　　字体识别
　　点击与其它字符不同字体的文字，用户仅需一次点击，即可进行安全验证。适用于安全要求超高的业务场景。# 字体识别 if type in (10, 11, 12):  # 789生成成语/固定字符     str_count = 1     str_inter = numeric(str_inter, 2, 20)  # 干扰字符不能少于2     v_font = sample(ttf, 2)  # 随机选出两种字体  string = [] for i in range(str_count + str_inter):      if type in (10, 11, 12):  # 字体识别，只使用两种字体         font_file = v_font[0] if i == 0 else v_font[1]     else:  # 随机字体         font_file = choice(ttf)      font = ImageFont.truetype(url_absolute(font_file), size=font_size)      # 成语/使用固定字符，前n个字符使用成语字符     random_char = idiom[i:i+1] if idiom else ＂＂      # 随机字符串及补充固定字符时追加干扰字符     if random_char == ＂＂:         head = randint(0xb0, 0xf7)         body = randint(0xa1, 0xfe)         random_char = bytes.fromhex(f＂{head:x} {body:x}＂).decode(＂gb18030＂)      # print(random_char, font_file)      # 随机位置     anti = 0  # 防止字体设置过大或者图片设置过小，导致死循环，尝试一定次数后允许字符重叠     while True:  # 防止文字重叠         anti += 1         x = randint(0, size[0] - font_size)         y = randint(0, size[1] - font_size)         find = True         for s in string:             if abs(x - s[1]) < font_size and abs(y - s[2]) < font_size:                 find = False                 break         if find or not string or anti > 20: break      # 创建文字图片，可旋转     str_bg = Image.new(＂RGBA＂, (font_size, font_size), (255, 255, 255, 0))  # 文字用空白图层     str_draw = ImageDraw.Draw(str_bg)     str_draw.text((0, 0), random_char, Word.get_random_color(), font=font)  # 添加文字     angle = randint(-75, 75) if rotate else 0  # 是否随机角度     str_bg = str_bg.rotate(angle, resample=Image.Resampling.BILINEAR, expand=0)  # 随机旋转      basemap.paste(str_bg, (x, y), str_bg)  # 图片与文字合并      # 保存随机字符及位置     string.append([random_char, x, y, -angle])  # 字符、x、y、角度(正负转换，转用CSS顺时针旋转形式)
　　空间推理
　　根据提示，点击对应的元素。逻辑解题能力结合图形符号等元素识别能力。适用于安全要求超高的业务场景。
　　下面举例几种验证方式：def send_color2differ(self):         ＂＂＂ 请点击一个颜色不一样的字符 ＂＂＂         color = self.color_name(2)  # 获取 2 组带中文名称的颜色 [(＂蓝色＂, ＂#0000FF＂), ]         data = []         for i in range(self.str_count):             # data/在图片上生成的数据             data.append({                 ＂str＂: self.string[i][0],  # 字符内容                 ＂X＂: self.coord[i][0],  # x 位置                 ＂Y＂: self.coord[i][1],  # y 位置                 ＂color＂: color[0][1] if i == 0 else color[1][1],                 ＂angle＂: self.angle[i],                 ＂icon＂: True if self.string[i][1] == 3 else False,  # 是否为图形字符             })         # hint/操作说明文字         hint = f＂请点击一个 颜色不一样 的 {self.string[0][2]}＂         str = [(data[0][＂str＂], data[0][＂X＂], data[0][＂Y＂], data[0][＂angle＂]), ]         return {＂data＂: data, ＂str＂: str, ＂hint＂: hint}  def send_color2capital(self):         ＂＂＂ 请点击蓝色字母对应的大写 ＂＂＂         direc = choice([1, 2])  # 随机一种方式，大写 to 小写/小写 to 大写         color = self.color_name()  # 获取 n 组带中文名称的颜色 [(＂蓝色＂, ＂#0000FF＂), ]         self.string = self.random_character(type=[direc])         data = []         for i in range(self.str_count):             # data/在图片上生成的数据             data.append({                 ＂str＂: self.string[i][0],  # 字符内容                 ＂X＂: self.coord[i][0],  # x 位置                 ＂Y＂: self.coord[i][1],  # y 位置                 ＂color＂: color[i][1],                 ＂angle＂: self.angle[i],                 ＂icon＂: True if self.string[i][1] == 3 else False,  # 是否为图形字符             })          data[0][＂str＂] = data[1][＂str＂].swapcase()         # hint/操作说明文字         hint = f＂请点击 {color[0][0]}字母 对应的 {＂大写＂ if direc == 1 else ＂小写＂}＂         str = [(data[1][＂str＂], data[1][＂X＂], data[1][＂Y＂], data[1][＂angle＂]), ]         return {＂data＂: data, ＂str＂: str, ＂hint＂: hint} 总结
　　以上便是本文的全部内容，相关代码我已经放上 Github 了，   https://github.com/KgCaptcha，这里我做了一个示例：  https://www.kgcaptcha.com/demo/ 。