图片验证码基本上是有数字和字母或者数字或者字母组成的字符串,然后通过一些干扰线的绘制而形成图片验证码。
例如:知网的注册就有图片验证码
首先我们需要获取验证码图片,通过开发者工具我们可以得到验证码url链接
其次就是通过Pillow类库和tesserocr进行识别,代码如下:
1 # -*- coding:utf-8 -*-
2 import tesserocr
3 from PIL import Image
4 import requests
5
6 # 通过url链接获取验证码图片,并写入本地文件夹里
7 def get_image(path,url):
8 """
9 :param path: 文件夹路径
10 :param url: 验证码url链接
11 """
12 respon = requests.get(url=url) # 请求验证码url
13 with open(path,"wb") as file:
14 file.write(respon.content) # 将验证码写到本地
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17 # 由于验证码图片太小,需要对验证码图片放大处理,以便识别
18 def reset_image_size(image_path):
19 """
20 :param image_path: 图片所在的路径
21 :return:
22 """
23 image = Image.open(fp=image_path) # 打开图片
24 pic_resize = 5 # 设置图片放大或者缩小倍数
25 (x, y) = image.size # 获取图片的大小
26 x_s = int(x * pic_resize) # 放大5倍(可调)
27 y_s = int(y * pic_resize) # 放大5倍(可调)
28 out = image.resize((x_s, y_s), Image.ANTIALIAS) # ANTIALIAS表示高质量图片
29 out.save(image_path)
30
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32 # 读取验证码图片文本
33 def read_image(image_path):
34 """
35 :param image_path: 验证码图片路径
36 :return:
37 """
38 image = Image.open(fp=image_path) # 打开验证码图片
39 image = image.convert('L') # 将验证码图片转换为灰度图(L表示灰度图)
40 threshold = 127 # 设置灰度图二值化阈值
41 table = []
42 for i in range(256): # 像素为256
43 if i < threshold:
44 table.append(0)
45 else:
46 table.append(1)
47 image &#61; image.point(table, &#39;1&#39;) # 二值化处理后的副本(1表示二值化)
48 image.show()
49 result &#61; tesserocr.image_to_text(image) # 验证码图片转换为文本
50 return result
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52
53 # 验证码识别信息脏数据处理
54 def VerifInfo(result):
55 """
56 :param result: 验证码图片通过初步识别后得到的脏数据
57 :return:
58 """
59 verif_str &#61; "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ1234567890"
60 verif_list &#61; []
61 for i in result:
62 if i in verif_str:
63 verif_list.append(i)
64 return "".join(verif_list)
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66
67
68 if __name__ &#61;&#61; &#39;__main__&#39;:
69 img_path &#61; "D:\photo\image" # 文件夹目录
70 img_path &#61; img_path &#43; "\VerificationCode.png" # 验证码图片所在的目录及名称
71 img_url &#61; "http://my.cnki.net/elibregister/CheckCode.aspx" # 验证码url
72 get_image(img_path,img_url) # 获取验证码图片
73 reset_image_size(img_path) # 调整验证码图片大小
74 result &#61; read_image(img_path) # 读取验证码图片内容
75 verif_info &#61; VerifInfo(result) # 验证码内容数据处理
76 verif_len &#61; len(verif_info) # 验证码识别长度
77 if verif_len &#61;&#61; 4 and verif_info:
78 print(verif_info)
79 else:
80 pass
最后就是看看识别的效果吧。前者为原始验证码图片&#xff0c;后者是经过二值化处理的图片。
输出的结果为&#xff1a;FZug
显然使用tesserocr识别还是有误差的&#xff0c;以后可以用深度学习的方式训练处一个模型&#xff0c;可以提高识别效率&#xff0c;后期会跟进实现的。