python驗(yàn)證碼識別的實(shí)例詳解
其實(shí)關(guān)于驗(yàn)證碼識別涉及很多方面的內(nèi)容，入手難度大，但是入手后，可拓展性又非常廣泛，可玩性極強(qiáng)，成就感也很足，對這感興趣的朋友們下面跟著小編一起來學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧。
依賴
sudo apt-get install python-imaging sudo apt-get install tesseract-ocr pip install pytesseract
利用google ocr來識別驗(yàn)證碼
from PIL import Image
import pytesseract
image = Image.open('v1.jpg')
vcode = pytesseract.image_to_string(image)
print vcode
但是pytesseract本身識別率不高，而且一般網(wǎng)站的驗(yàn)證碼都帶有大量干擾元素。(￣▽￣)"
所以我們首先要對驗(yàn)證碼進(jìn)行去噪。
對于單像素干擾線、干擾點(diǎn)我們可以通過掃描整個(gè)圖像，考察每一個(gè)像素點(diǎn)所臨近的八個(gè)像素點(diǎn)的顏色，如果不同的個(gè)數(shù)大于一定的值，那就說明該點(diǎn)是離散點(diǎn)，需要去除。
另外也可以嘗試設(shè)定閾值來直接將驗(yàn)證碼二值化。
下面是兩張學(xué)校網(wǎng)站上的驗(yàn)證碼
我們可以看到驗(yàn)證碼存在單像素干擾點(diǎn)，所以我們需要設(shè)法去除。但是經(jīng)過反復(fù)刷新驗(yàn)證碼，發(fā)現(xiàn)這個(gè)驗(yàn)證碼
1. 只有加法運(yùn)算
2.至多兩位數(shù)的加法
3.文字部分一定是紅色(255,0,0)
有了上述的信息，可以判斷這個(gè)驗(yàn)證碼的生成算法是有缺陷的
import Image
from numpy import *
import pytesseract
im = Image.open('1.png')
im = im.convert('RGB')
#拉長圖像，方便識別。
im = im.resize((200,80))
a = array(im)
for i in xrange(len(a)):
for j in xrange(len(a[i])):
if a[i][j][0] == 255:
a[i][j]=[0,0,0]
else:
a[i][j]=[255,255,255]
im = Image.fromarray(a)
im.show()
vcode = pytesseract.image_to_string(im)
print vcode
利用上述腳本我們可以將圖像進(jìn)行二值化，利用google ocr進(jìn)行識別。再通過eval()來對表達(dá)式進(jìn)行求值。
總結(jié)
python驗(yàn)證碼識別的內(nèi)容到這就基本介紹了，希望這篇文章對大家的學(xué)習(xí)或者工作能有所幫助，如果有疑問大家可以留言交流。
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