图片验证码采用加干扰线、字符粘连、字符扭曲方式来增强识别难度,对于以上类型的验证码均不支持。 支持的弱验证码如下:
思路: (1)对图片做二值化来降噪处理,去掉图片中的噪点,干扰线,然后将图片中的单个字符切分出来。最后识别每个字符。 (2)图片的处理,采用 Python 标准图像处理库 PIL。图片分割,采用谷歌开源库 Tesseract-OCR。字符识别则使用 pytesseract 库。
环境
pip install Pillow
# 如果出现因下载失败导致安装不上的情况,建议使用代理
pip --proxy http://代理ip:端口 install Pillow
Tesseract:开源的OCR识别引擎,在 GitHub 上找到该库并下载。 github 的下载地址
pip install pytesseract
源码demo
from PIL import Image
import pytesseract
'''
获取图片
'''
def getImage(fileName = 'yzm10.png'):
img = Image.open(fileName)
# 打印当前图片的模式以及格式
print('转化前的img: ', img.mode, img.format)
return img
'''
图片进行降噪处理, 通过二值化去掉后面的背景色并加深文字对比度
'''
def convert_Image(img, standard=127.5):
# 灰度转换
image = img.convert('L')
# 【二值化】根据阈值 standard , 将所有像素都置为 0(黑色) 或 255(白色), 便于接下来的分割
pixels = image.load()
for x in range(image.width):
for y in range(image.height):
if pixels[x, y] > standard:
pixels[x, y] = 255
else:
pixels[x, y] = 0
return image
'''
使用 pytesseract 库来识别图片中的字符
'''
def change_Image_to_text(img):
'''
如果出现找不到训练库的位置, 需要我们手动自动
语法: tessdata_dir_config = '--tessdata-dir "<replace_with_your_tessdata_dir_path>"'
'''
testdata_dir_config = '--tessdata-dir "C:\\Program Files\\Tesseract-OCR\\tessdata"'
textCode = pytesseract.image_to_string(img, lang='eng', config=testdata_dir_config)
print("textCode----------->",textCode)
# 去掉非法字符,只保留字母数字
#textCode = textCode.sub("\W", "", textCode)
return textCode
def main():
img = convert_Image(getImage()) #降噪处理
#img = getImage()
print('识别的结果:', change_Image_to_text(img))
if __name__ == '__main__':
main()
转载参考博文: python 验证码识别示例(二) 复杂验证码识别
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