python識別驗證碼圖片實例詳解

更新時間：2020年02月17日 16:08:49 作者：沉默的鵬先生

這篇文章主要介紹了python識別驗證碼圖片實例詳解,需要的朋友可以參考下

在編寫自動化測試用例的時候，每次登錄都需要輸入驗證碼，后來想把讓python自己識別圖片里的驗證碼，不需要自己手動登陸，所以查了一下識別功能怎么實現(xiàn)，做一下筆記。

首選導入一些用到的庫，re、Image、pytesseract、selenium、time

import re # 用于正則
from PIL import Image # 用于打開圖片和對圖片處理
import pytesseract # 用于圖片轉文字
from selenium import webdriver # 用于打開網站
import time # 代碼運行停頓

首先需要獲取驗證碼圖片，才能進一步識別。

創(chuàng)建類，定義webdriver和find_element_by_selector方法，用來打開網頁和定位驗證碼圖片的元素

class VerificationCode:
 def __init__(self):
  self.driver = webdriver.Firefox()
  self.find_element = self.driver.find_element_by_css_selector

然后打開瀏覽器截取驗證碼圖片

 def get_pictures(self):
  self.driver.get('http://123.255.123.3') # 打開登陸頁面
  self.driver.save_screenshot('pictures.png') # 全屏截圖
  page_snap_obj = Image.open('pictures.png')
  img = self.find_element('#pic') # 驗證碼元素位置
  time.sleep(1)
  location = img.location
  size = img.size # 獲取驗證碼的大小參數(shù)
  left = location['x']
  top = location['y']
  right = left + size['width']
  bottom = top + size['height']
  image_obj = page_snap_obj.crop((left, top, right, bottom)) # 按照驗證碼的長寬，切割驗證碼
  image_obj.show() # 打開切割后的完整驗證碼
  self.driver.close() # 處理完驗證碼后關閉瀏覽器
  return image_obj

未處理前的驗證碼圖片如下：

未處理的驗證碼圖片，對于python來說識別率較低，仔細看可以發(fā)現(xiàn)圖片里有很對五顏六色擾亂識別的點，非常影響識別率。

下面對獲取的驗證碼進行處理。

首先用convert把圖片轉成黑白色。設置threshold閾值，超過閾值的為黑色

 def processing_image(self):
  image_obj = self.get_pictures() # 獲取驗證碼
  img = image_obj.convert("L") # 轉灰度
  pixdata = img.load()
  w, h = img.size
  threshold = 160 # 該閾值不適合所有驗證碼，具體閾值請根據驗證碼情況設置
  # 遍歷所有像素，大于閾值的為黑色
  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

經過灰度處理后的圖片

然后刪除一些擾亂識別的像素點。

 def delete_spot(self):
  images = self.processing_image()
  data = images.getdata()
  w, h = images.size
  black_point = 0
  for x in range(1, w - 1):
   for y in range(1, h - 1):
    mid_pixel = data[w * y + x] # 中央像素點像素值
    if mid_pixel < 50: # 找出上下左右四個方向像素點像素值
     top_pixel = data[w * (y - 1) + x]
     left_pixel = data[w * y + (x - 1)]
     down_pixel = data[w * (y + 1) + x]
     right_pixel = data[w * y + (x + 1)]
     # 判斷上下左右的黑色像素點總個數(shù)
     if top_pixel < 10:
      black_point += 1
     if left_pixel < 10:
      black_point += 1
     if down_pixel < 10:
      black_point += 1
     if right_pixel < 10:
      black_point += 1
     if black_point < 1:
      images.putpixel((x, y), 255)
     black_point = 0
  # images.show()
  return images

經過去除噪點處理后的圖片

最后把處理后的圖片轉成文字。

先設置pytesseract的路徑，因為默認路徑是錯的，然后轉換圖片為文字，由于個別圖片中識別會出現(xiàn)處理遺漏，會被識別成空格或則點或則分號什么的，所以增加了一個去除驗證碼中特殊字符的處理。

 def image_str(self):
  image = self.delete_spot()
  pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe" # 設置pyteseract路徑
  result = pytesseract.image_to_string(image) # 圖片轉文字
  resultj = re.sub(u"([^\u4e00-\u9fa5\u0030-\u0039\u0041-\u005a\u0061-\u007a])", "", result) # 去除識別出來的特殊字符
  result_four = resultj[0:4] # 只獲取前4個字符
  # print(resultj) # 打印識別的驗證碼
  return result_four

完整代碼如下：

import re # 用于正則
from PIL import Image # 用于打開圖片和對圖片處理
import pytesseract # 用于圖片轉文字
from selenium import webdriver # 用于打開網站
import time # 代碼運行停頓
 
 
class VerificationCode:
 def __init__(self):
  self.driver = webdriver.Firefox()
  self.find_element = self.driver.find_element_by_css_selector
 
 def get_pictures(self):
  self.driver.get('http://123.255.123.3') # 打開登陸頁面
  self.driver.save_screenshot('pictures.png') # 全屏截圖
  page_snap_obj = Image.open('pictures.png')
  img = self.find_element('#pic') # 驗證碼元素位置
  time.sleep(1)
  location = img.location
  size = img.size # 獲取驗證碼的大小參數(shù)
  left = location['x']
  top = location['y']
  right = left + size['width']
  bottom = top + size['height']
  image_obj = page_snap_obj.crop((left, top, right, bottom)) # 按照驗證碼的長寬，切割驗證碼
  image_obj.show() # 打開切割后的完整驗證碼
  self.driver.close() # 處理完驗證碼后關閉瀏覽器
  return image_obj
 
 def processing_image(self):
  image_obj = self.get_pictures() # 獲取驗證碼
  img = image_obj.convert("L") # 轉灰度
  pixdata = img.load()
  w, h = img.size
  threshold = 160
  # 遍歷所有像素，大于閾值的為黑色
  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
 
 def delete_spot(self):
  images = self.processing_image()
  data = images.getdata()
  w, h = images.size
  black_point = 0
  for x in range(1, w - 1):
   for y in range(1, h - 1):
    mid_pixel = data[w * y + x] # 中央像素點像素值
    if mid_pixel < 50: # 找出上下左右四個方向像素點像素值
     top_pixel = data[w * (y - 1) + x]
     left_pixel = data[w * y + (x - 1)]
     down_pixel = data[w * (y + 1) + x]
     right_pixel = data[w * y + (x + 1)]
     # 判斷上下左右的黑色像素點總個數(shù)
     if top_pixel < 10:
      black_point += 1
     if left_pixel < 10:
      black_point += 1
     if down_pixel < 10:
      black_point += 1
     if right_pixel < 10:
      black_point += 1
     if black_point < 1:
      images.putpixel((x, y), 255)
     black_point = 0
  # images.show()
  return images
 
 def image_str(self):
  image = self.delete_spot()
  pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe" # 設置pyteseract路徑
  result = pytesseract.image_to_string(image) # 圖片轉文字
  resultj = re.sub(u"([^\u4e00-\u9fa5\u0030-\u0039\u0041-\u005a\u0061-\u007a])", "", result) # 去除識別出來的特殊字符
  result_four = resultj[0:4] # 只獲取前4個字符
  # print(resultj) # 打印識別的驗證碼
  return result_four
 
 
 
if __name__ == '__main__':
 a = VerificationCode()
 a.image_str()

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