如何利用百度orc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orc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）**
![图片描述][1]![图片描述][2]

**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：

```
/**
1. 获取AccessToken
2. APIKey:
3. SecretKey:
4. @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", "你的APIKey");
params.put("client_secret", "SecretKey");
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orc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：orc图片识别模块在这个项目里的一个工具类

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