太嚣张了!他竟用 Python 绕过了“验证码”

(给Python开发者加星标,提升Python技能)

很多网站登录都需要输入验证码,如果要实现自动登录就不可避免的要识别验证码。本文以一个真实网站的验证码为例,实现了基于一下KNN的验证码识别。

准备工作

这里我们使用opencv做图像处理,所以需要安装下面两个库

识别原理

我们采取一种有监督式学习的方法来识别验证码,包含以下几个步骤

图片处理 - 对图片进行降噪、二值化处理

切割图片 - 将图片切割成单个字符并保存

人工标注 - 对切割的字符图片进行人工标注,作为训练集

训练数据 - 用KNN算法训练数据

检测结果 - 用上一步的训练结果识别新的验证码

下面我们来逐一介绍一下每一步的过程,并给出具体的代码实现。

图片处理

先来看一下我们要识别的验证码是长什么样的

可以看到,字符做了一些扭曲变换。仔细观察,还可以发现图片中间的部分添加了一些颗粒化的噪声。

我们先读入图片,并将图片转成灰度图,代码如下

经过上面的处理,我们的彩色图片变成了下面这样

将图片做二值化处理,代码如下

127是我们设定的阈值,像素值大于127被置成了0,小于127的被置成了255。处理后的图片变成了这样

接下来,我们应用高斯模糊对图片进行降噪。高斯模糊的本质是用高斯核和图像做卷积,代码如下

降噪后的图片如下

可以看到一些颗粒化的噪声被平滑掉了。

降噪后,我们对图片再做一轮二值化处理

现在图片变成了这样

好了,接下来,我们要开始切割图片了。

切割图片

这一步是所有步骤里最复杂的一步。我们的目标是把最开始的图片切割成单个字符,并把每个字符保存成如下的灰度图

首先我们用opencv的findContours来提取轮廓

我们把提取的轮廓用矩形框起来,画出来是这样的

可以看到,每个字符都被检测出来了。

但这只是理想情况,很多时候,相邻字符有粘连的会被识别成同一个字符,比如像下面的情况

要处理这种情况,我们就要对上面的图片做进一步的分割。字符粘连会有下面几种情况,我们逐一来看下该怎么处理。

4个字符被识别成3个字符

这种情况,对粘连的字符轮廓,从中间进行分割,代码如下

分割后,图片变成了这样

4个字符被识别成2个字符

4个字符被识别成2个字符有下面两种情况

对第一种情况,对于左右两个轮廓,从中间分割即可。对第二种情况,将包含了3个字符的轮廓在水平方向上三等分。具体代码如下

分割后的图片如下

4个字符被识别成1个字符

这种情况对轮廓在水平方向上做4等分即可,代码如下

分割后的图片如下

对图片分割完成后,我们将分割后的单个字符的图片存成不同的图片文件,以便下一步做人工标注。存取字符图片的代码如下

字符图片保存在名为char的目录下面,这个目录里的文件大致是长这样的(文件名用时间戳命名,确保不会重名)

接下来,我们开始标注数据。

人工标注

这一步是所有步骤里最耗费体力的一步了。为节省时间,我们在程序里依次打开char目录中的每张图片,键盘输入字符名,程序读取键盘输入并将字符名保存在文件名里。代码如下

这里一共标注了大概800张字符图片,标注的结果存在名为label的目录下,目录下的文件是这样的(文件名由原文件名+标注名组成)

接下来,我们开始训练数据。

训练数据

首先,我们从label目录中加载已标注的数据

接下来,训练我们的模型

训练完,我们用这个模型来识别一下新的验证码。

检测结果

下面是我们要识别的验证码

对于每一个要识别的验证码,我们都需要对图片做降噪、二值化、分割的处理(代码和上面的一样,这里不再重复)。假设处理后的图片存在变量im_res中,分割后的字符的轮廓信息存在变量boxes中,识别验证码的代码如下

运行上面的代码,可以看到程序输出

图片中的验证码被成功地识别出来。

我们测试了下识别的准确率,取100张验证码图片(存在test目录下)进行识别,识别的准确率约为82%。看到有人说用神经网络识别验证码,准确率可以达到90%以上,下次有机会可以尝试一下。

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  • 原文链接:https://kuaibao.qq.com/s/20181208B16TWP00?refer=cp_1026
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