如何利用百度ocr实现验证码自动识别

在爬取网站的时候都遇到过验证码，那么我们有什么方法让程序自动的识别验证码呢？其实网上已有很多打码平台，但是这些都是需要money。但对于仅仅爬取点数据而接入打码平台实属浪费。所以百度免费ocr正好可以利用。（每天500次免费）

1、注册百度账号、百度云管理中心创建应用、生成AppKey、SecretKey（程序调用接口是要生成access_token）

2、利用AppKey、SecretKey生成access_token
向授权服务地址https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token发送请求（推荐使用POST）并在URL中带上以下参数：
grant_type：必须参数，固定为client_credentials；
client_id：必须参数，应用的API Key；
client_secret：必须参数，应用的Secret Key
代码如下：

/**
     * 获取AccessToken
     * 百度开发
     * AppId:
     * APIKey:
     * SecretKey:
     *
     * @return
     */
    public static String getAccessToken() {
        String accessToken = "";
        HttpRequestData httpRequestData = new HttpRequestData();
        HashMap<String, String> params = new HashMap<>();
        params.put("grant_type", "client_credentials");
        params.put("client_id", "xxxxxx");
        params.put("client_secret", "xxxxxx");
        httpRequestData.setRequestMethod("GET");
        httpRequestData.setParams(params);
        httpRequestData.setRequestUrl("https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token");
        HttpResponse response = HttpClientUtils.execute(httpRequestData);
        String json = "";
        try {
            json = IOUtils.toString(response.getEntity().getContent());
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        if (response.getStatusLine().getStatusCode() == 200) {
            JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(json);
            if (jsonObject != null && !jsonObject.isEmpty()) {
                accessToken = jsonObject.getString("access_token");
            }
        }
        return accessToken;
    }

3、请求百度ocr通用文字识别API（下面以百度通用识别api识别为例）
请求API的URL https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general_basic
请求方法 POST
请求URL参数 access_token
请求头（Header） Content-Type application/x-www-form-urlencoded
Body中放置请求参数，主要参数详情如下：

image : 图像数据，base64编码，要求base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/png/bmp格式，当image字段存在时url字段失效
url : 图片完整URL，URL长度不超过1024字节，URL对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/png/bmp格式，当image字段存在时url字段失效

/**
     * 获取识别验证码
     * @param imageUrl
     * @return
     */
    public static String OCRVCode(String imageUrl){
        String VCode = "";

        if (StringUtils.isBlank(ACCESS_TOKEN)) {
            logger.error("accessToken为空");
            return VCode;
        }
        OCRUrl = OCRUrl + "?access_token=" + ACCESS_TOKEN;

        HashMap<String, String> headers = new HashMap<>();
        headers.put("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded");

        HashMap<String, String> params = new HashMap<>();
        imageUrl = ImageBase64ToStringUtils.imageToStringByBase64(imageUrl);
        params.put("image", imageUrl);

        HttpRequestData httpRequestData = new HttpRequestData();
        httpRequestData.setHeaders(headers);
        httpRequestData.setRequestMethod("post");
        httpRequestData.setParams(params);
        httpRequestData.setRequestUrl(OCRUrl);
        HttpResponse response = HttpClientUtils.execute(httpRequestData);
        String json = "";
        if (response.getStatusLine().getStatusCode() == 200) {
            try {
                json = IOUtils.toString(response.getEntity().getContent());
                JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(json);
                JSONArray wordsResult = jsonObject.getJSONArray("words_result");
                VCode = wordsResult.getJSONObject(0).getString("words");
            } catch (IOException e) {
                logger.error("请求识别失败！", e);
            }
        }
        return VCode;
    }

对图片进行base64编码字符

/**
     * 将本地图片进行Base64位编码
     * @param imageFile
     * @return
     */
    public static String encodeImgageToBase64(String imageFile) {
        // 其进行Base64编码处理
        byte[] data = null;
        // 读取图片字节数组
        try {
            InputStream in = new FileInputStream(imageFile);
            data = new byte[in.available()];
            in.read(data);
            in.close();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        // 对字节数组Base64编码
        return Base64Util.encode(data);
    }

4、返回结果以json方式返回

{
    "log_id": 2471272194,
    "words_result_num": 2,
    "words_result": 
    [
        {"words": " TSINGTAO"},
        {"words": "青島睥酒"}
    ]
}

项目github地址：https://github.com/xwlmdd/ipProxyPool
注：ocr图片识别模块在这个项目里的一个工具类

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