这篇文章主要介绍了关于python验证码识别教程之灰度处理、二值化、降噪与tesserocr识别,有着一定的参考价值,现在分享给大家,有需要的朋友可以参考一下
前言
写爬虫有一个绕不过去的问题就是验证码,现在验证码分类大概有4种:
图像类
滑动类
点击类
语音类
今天先来看看图像类,这类验证码大多是数字、字母的组合,国内也有使用汉字的。在这个基础上增加噪点、干扰线、变形、重叠、不同字体颜色等方法来增加识别难度。
相应的,验证码识别大体可以分为下面几个步骤:
灰度处理
增加对比度(可选)
二值化
降噪
倾斜校正分割字符
建立训练库
识别
由于是实验性质的,文中用到的验证码均为程序生成而不是批量下载真实的网站验证码,这样做的好处就是可以有大量的知道明确结果的数据集。
当需要真实环境下需要获取数据时,可以使用结合各个大码平台来建立数据集进行训练。
生成验证码这里我使用Claptcha (本地下载)这个库,当然Captcha(本地下载)这个库也是个不错的选择。
为了生成最简单的纯数字、无干扰的验证码,首先需要将claptcha.py的285行_drawLine做一些修改,我直接让这个函数返回None,然后开始生成验证码:
from claptcha import Claptcha c = Claptcha("8069","/usr/share/fonts/truetype/freefont/FreeMono.ttf") t,_ = c.write('1.png')
这里需要注意ubuntu的字体路径,也可以在网上下载其他字体使用。生成验证码如下:
可以看出,验证码有形变。对于这类最简单的验证码,可以直接使用谷歌开源的tesserocr来识别。
首先安装:
apt-get install tesseract-ocr libtesseract-dev libleptonica-dev pip install tesserocr
然后开始识别:
from PIL import Image import tesserocr p1 = Image.open('1.png') tesserocr.image_to_text(p1) '8069\n\n'
可以看出,对于这种简单的验证码,基本什么都不做识别率就已经很高了。有兴趣的小伙伴可以用更多的数据来测试,这里我就不展开了。
接下来,在验证码背景添加噪点来看看:
c = Claptcha("8069","/usr/share/fonts/truetype/freefont/FreeMono.ttf",noise=0.4) t,_ = c.write('2.png')
生成验证码如下:
识别:
p2 = Image.open('2.png') tesserocr.image_to_text(p2) '8069\n\n'
效果还可以。接下来生成一个字母数字组合的:
c2 = Claptcha("A4oO0zZ2","/usr/share/fonts/truetype/freefont/FreeMono.ttf") t,_ = c2.write('3.png')
生成验证码如下:
第3个为小写字母o,第4个为大写字母O,第5个为数字0,第6个为小写字母z,第7个为大写字母Z,最后一个是数字2。人眼已经跪了有木有!但现在一般验证码对大小写是不做严格区分的,看自动识别什么样吧:
p3 = Image.open('3.png') tesserocr.image_to_text(p3) 'AMOOZW\n\n'
人眼都跪的计算机当然也废了。但是,对于一些干扰小、形变不严重的,使用tesserocr还是十分简单方便的。然后将修改的claptcha.py的285行_drawLine还原,看添加干扰线的情况。
p4 = Image.open('4.png') tesserocr.image_to_text(p4) ''
加了条干扰线就完全识别不出来了,那么有没有什么办法去除干扰线呢?
虽然图片看上去是黑白的,但还需要进行灰度处理,否则使用load()函数得到的是某个像素点的RGB元组而不是单一值了。处理如下:
def binarizing(img,threshold): """传入image对象进行灰度、二值处理""" img = img.convert("L") # 转灰度 pixdata = img.load() w, h = img.size # 遍历所有像素,大于阈值的为黑色 for y in range(h): for x in range(w): if pixdata[x, y] < threshold: pixdata[x, y] = 0 else: pixdata[x, y] = 255 return img
处理后的图片如下:
可以看出处理后图片锐化了很多,接下来尝试去除干扰线,常见的4邻域、8邻域算法。所谓的X邻域算法,可以参考手机九宫格输入法,按键5为要判断的像素点,4邻域就是判断上下左右,8邻域就是判断周围8个像素点。如果这4或8个点中255的个数大于某个阈值则判断这个点为噪音,阈值可以根据实际情况修改。
def depoint(img): """传入二值化后的图片进行降噪""" pixdata = img.load() w,h = img.size for y in range(1,h-1): for x in range(1,w-1): count = 0 if pixdata[x,y-1] > 245:#上 count = count + 1 if pixdata[x,y+1] > 245:#下 count = count + 1 if pixdata[x-1,y] > 245:#左 count = count + 1 if pixdata[x+1,y] > 245:#右 count = count + 1 if pixdata[x-1,y-1] > 245:#左上 count = count + 1 if pixdata[x-1,y+1] > 245:#左下 count = count + 1 if pixdata[x+1,y-1] > 245:#右上 count = count + 1 if pixdata[x+1,y+1] > 245:#右下 count = count + 1 if count > 4: pixdata[x,y] = 255 return img
处理后的图片如下:
好像……根本没卵用啊?!确实是这样的,因为示例中的图片干扰线的宽度和数字是一样的。对于干扰线和数据像素不同的,比如Captcha生成的验证码:
从左到右依次是原图、二值化、去除干扰线的情况,总体降噪的效果还是比较明显的。另外降噪可以多次执行,比如我对上面的降噪后结果再进行依次降噪,可以得到下面的效果:
再进行识别得到了结果:
p7 = Image.open('7.png') tesserocr.image_to_text(p7) '8069 ,,\n\n'
另外,从图片来看,实际数据颜色明显和噪点干扰线不同,根据这一点可以直接把噪点全部去除,这里就不展开说了。
第一篇文章,先记录如何将图片进行灰度处理、二值化、降噪,并结合tesserocr来识别简单的验证码,剩下的部分在下一篇文章中和大家一起分享。
相关推荐:
以上是python验证码识别教程之灰度处理、二值化、降噪与tesserocr识别的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。

Python适合数据科学、Web开发和自动化任务,而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。 Python以简洁和强大的生态系统着称,C 则以高性能和底层控制能力闻名。

2小时内可以学会Python的基本编程概念和技能。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制流(条件语句和循环),3.理解函数的定义和使用,4.通过简单示例和代码片段快速上手Python编程。

Python在web开发、数据科学、机器学习、自动化和脚本编写等领域有广泛应用。1)在web开发中,Django和Flask框架简化了开发过程。2)数据科学和机器学习领域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow库提供了强大支持。3)自动化和脚本编写方面,Python适用于自动化测试和系统管理等任务。

两小时内可以学到Python的基础知识。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制结构如if语句和循环,3.了解函数的定义和使用。这些将帮助你开始编写简单的Python程序。

如何在10小时内教计算机小白编程基础?如果你只有10个小时来教计算机小白一些编程知识,你会选择教些什么�...

使用FiddlerEverywhere进行中间人读取时如何避免被检测到当你使用FiddlerEverywhere...


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

螳螂BT
Mantis是一个易于部署的基于Web的缺陷跟踪工具,用于帮助产品缺陷跟踪。它需要PHP、MySQL和一个Web服务器。请查看我们的演示和托管服务。

PhpStorm Mac 版本
最新(2018.2.1 )专业的PHP集成开发工具

WebStorm Mac版
好用的JavaScript开发工具

ZendStudio 13.5.1 Mac
功能强大的PHP集成开发环境