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python如何识别验证码

爱喝马黛茶的安东尼

我们首先识别最简单的一种验证码,即图形验证码。这种验证码最早出现,现在也很常见,一般由4位字母或者数字组成。例如,中国知网的注册页面有类似的验证码,页面如下所示:

表单中最后一项就是图形验证码,我们必须完全正确输入图中的字符才可以完成注册。

·本节目标以知网的验证码为例,讲解利用OCR技术识别图形验证码的方法。

·准备工作识别图形验证码需要库tesserocr,以mac安装为例:在mac下,我们首先使用Homebrew安装ImageMagick和tesseract库:    brew install imagemagickbrew install tesseract 接下来再安装tesserocr即可:pip3 install tesserocr pillow这样我们就完成了            tesserocr的安装。

·获取验证码为了便于实验,我们先将验证码的图片保存到本地。打开开发者工具,找到验证码元素。验证码元素是一张图片,它的ser属    性是CheckCode.aspk。所以我们直接打开如下链接就可以看到一个验证码,右键保存即可,将其命名为code.jpg:

这样我们就得到一张验证码图片,以供测试识别使用。

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识别测试

接下来新建一个项目,将验证码图片放到项目根目录下,用tesserocr库识别该验证码,代码如下所示:

这里我们新建了一个Image对戏那个,调用了tesserocr的image_to_text( )方法。传入该Image对象即可完成识别,实现过程非常简单,结果如下:

我们可以看到,识别的结果和实际结果有偏差,这是因为验证码内的多余线条干扰了图片的识别。

另外,tesserocr还有一个更加简单的方法,这个方法可以直接将图片文件转为字符串,代码如下:

不过这种方法的识别效果不如上一种的好。

验证码处理

对于上面的图片,我们可以看到其实并没有完全识别正确,所以我们需要对图像作进一步的处理,如灰度转换、二值化等操作。

我们可以利用Image对象的convert( )方法参数传入L,即可将图片转化为灰度图像,代码如下:

传入1即可将图片进行二值化处理,如下所示:

我们还可以指定二值化的阈值。上面的方法采用的是默认阈值127。不过我们不能直接转化原图,要将原图先转化为灰度图像,然后再指定二值化阈值,代码如下:

在这里,变量threshold代表二值化阈值,阈值设置为160,之后我们来看看我们的结果:

我们可以看到现在的二维码就比较方便我们进行识别了;那么对于一些有干扰的图片,我们做一些灰度和二值化处理,这会提高图片识别的正确率。

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