Python 实现识别弱图片验证码

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目前，很多网站为了防止爬虫肆意模拟浏览器登录，采用增加验证码的方式来拦截爬虫。验证码的形式有多种，最常见的就是图片验证码。其他验证码的形式有音频验证码，滑动验证码等。图片验证码越来越高级，识别难度也大幅提高，就算人为输入也经常会输错。本文主要讲解识别弱图片验证码。

1 图片验证码强度

图片验证码主要采用加干扰线、字符粘连、字符扭曲方式来增强识别难度。

加干扰线

加干扰线也分为两种，一种是线条跟字符同等颜色，另一种则线条的颜色是五颜六色。

字符粘连

各个字符之间的间隔比较小，互相依靠，能以分割。

字符扭曲

字符显示的位置相对标准旋转一定角度。

其中最弱的验证码为不具备以上的特征，干扰因素比较小。如下：

2 识别思路

首先对图片做二值化来降噪处理，去掉图片中的噪点，干扰线等。然后将图片中的单个字符切分出来。最后识别每个字符。

图片的处理，我采用 Python 标准图像处理库PIL。图片分割，我暂时采用谷歌开源库Tesseract-OCR。字符识别则使用pytesseract库。

3 安装

Pillow

我使用的 Python 版本是 3.6， 而标准库 PIL 不支持 3.x。所以需要使用 Pillow 来替代。Pillow 是专门兼容 3.x 版本的 PIL 的分支。使用 pip 包管理工具安装 Pillow 是最方便快捷的。

Tesseract-OCR

Tesseract：开源的OCR识别引擎，初期Tesseract引擎由HP实验室研发，后来贡献给了开源软件业，后经由Google进行改进，消除bug，优化，重新发布。这才让其重焕新生。

我们可以在 GitHub 上找到该库并下载。我是下载最新的 4.0 版本。

github 的下载地址是：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/4.0-with-LSTM#400-alpha-for-windows

pytesseract

pytesseract 是 Tesseract-OCR 对进行包装，提供 Python 接口的库。同样可以使用 pip 方式来安装。

4 代码实现

4.1 获取并打开图片

获取图片验证码，你可以通过使用网络请求库下载。我为了方便，将图片下载到本地并放在项目目录下。

4.2 预处理

这一步主要是将图片进行降噪处理, 把图片从 "RGB" 模式转化为 "L" 模式，也就是把彩色图片变成黑白图片。再处理掉背景噪点，让字符和背景形成黑白的反差。

打开彩色图片，PIL 会将图片解码为三通道的 “RGB” 图像。调用 convert('L') 才会把图片转化为黑白图片。其中模式 “L” 为灰色图像, 它的每个像素用 8 个bit表示, 0 表示黑, 255 表示白, 其他数字表示不同的灰度。

在 PIL 中，从模式 “RGB” 转换为 “L” 模式是按照下面的公式转换的：

L = R 的值 x 299/1000 + G 的值 x 587/1000+ B 的值 x 114/1000

图像的二值化，就是将图像上的像素点的灰度值两极分化(设置为 0 或 255，0表示黑，255表示白)，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。目的是加深字符与背景的颜色差，便于 Tesseract 的识别和分割。对于阈值的选取，我采用比较暴力的做法，直接使用 0 和 255 的平均值。

4.3 识别

经过上述处理，图片验证码中的字符已经变成很清晰了。

最后一步是直接用 pytesseract 库识别。

Tesseract-ORC 默认是没有指定安装路径。我们需要手动指定本地 Tesseract 的路径。不然会报出这样的错误：

具体解决方案是：

使用文本编辑器打开 pytesseract 库的pytesseract.py文件，一般路径如下：

将tesseract_cmd修改成你电脑本地的 Tesseract-OCR 的安装路径。

最后执行字符识别的实例代码

运行结果如下：

5 总结

Tesseract-ORC 对于这种弱验证码识别率还是可以，大部分字符能够正确识别出来。只不过有时候会将数字 8 识别为 0。如果图片验证码稍微变得复杂点，识别率大大降低，会经常识别不出来的情况。我自己也尝试收集 500 张图片来训练 Tesseract-ORC，识别率会有所提升，但识别率还是很低。

如果想要做到识别率较高，那么需要使用 CNN (卷积神经网络)或者 RNN (循环神经网络)训练出自己的识别库。正好机器学习很火爆很流行，学习一下也无妨。

END

作者：猴哥

公众号：极客猴

爱好读书，喜欢钻研技术，梦想成为文艺青年的 boy。