python 识别验证码图片

描述:利用cv2和百度的aipocr 识别有噪点的验证码图,百度aip需要自己注册,把密钥替换为自己的即可
百度智能云
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# encoding: utf-8
from PIL import Image
# 调用百度OCR接口识别验证码
from aip import AipOcr
class preserveImg:
    def __init__(self,imageurl):
       self.imageurl = imageurl
    def getImg(self):
        image = Image.open(self.imageurl)
        grayIMG = image.convert('L')
        pixdata = grayIMG.load()
        w,h = grayIMG.size
        threshold = 106 #需要自己设定
        for y 
<think> 我们被要求使用Python实现验证码识别。根据提供的引用,我们可以总结出几种常见的方法和步骤。 验证码识别通常包括以下步骤: 1. 图像预处理:包括去噪、灰度化、二值化、去干扰线等。 2. 字符分割:若验证码由多个字符组成,需要将字符分割成单个字符(但有些验证码有粘连字符,分割较难)。 3. 字符识别:使用OCR工具识别单个字符,或者使用机器学习/深度学习模型进行分类。 引用中提到的工具和库包括:Pillow(图像处理)、Scikit-learn(机器学习)、Selenium(自动化测试)、pytesseract(OCR库)等。 具体方法: 方法1:使用pytesseract(引用[3]和引用[4]) pytesseract是Tesseract-OCR的Python封装,可以用于识别图像中的文字。但验证码往往比较复杂,可能需要预处理来提高识别率。 方法2:使用机器学习(引用[2]) 可能需要以下步骤: - 收集大量验证码样本,并手动标记(制作训练集) - 使用图像处理方法提取特征(如HOG、LBP等),然后使用分类器(如SVM)进行训练 - 或者使用卷积神经网络(CNN)直接端到端识别(无需分割,但需要大量数据) 方法3:使用深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)构建CNN模型 这种方法现在比较主流,尤其对于复杂的验证码。 根据引用中的代码,我们分别给出两种方式的示例: 示例1:使用pytesseract(简单验证码) 预处理步骤通常包括:灰度化、二值化、去噪等。引用[4]中的代码展示了这样的流程: - 使用边缘保留滤波去噪(cv.pyrMeanShiftFiltering) - 转为灰度图像 - 二值化(阈值处理) - 然后使用pytesseract识别 示例2:使用CNN(这里仅给出流程,因为深度学习方法需要训练数据,代码较长) 考虑到用户可能需要一个简单的解决方案,我们先展示使用pytesseract的方法。 注意:验证码识别的效果取决于验证码的复杂程度。简单的验证码(如清晰的数字)用OCR即可,复杂的则需要更高级的方法。 下面我们给出使用pytesseract的示例代码,并解释步骤。 另外,根据引用[3],如果验证码字符是分开的,可以先分割再识别(单个字符识别模式,参数psm=10)。 步骤: 1. 安装必要的库:opencv-python, pytesseract, Pillow 2. 注意:需要安装Tesseract-OCR引擎(并在代码中指定路径,如果不在系统路径中) 代码示例(结合引用[4]并简化): </think> 基于提供的引用资料,以下是Python实现验证码识别的核心方法和步骤: ### 一、核心方法 1. **OCR识别法** 使用`pytesseract`库调用Tesseract OCR引擎: ```python import pytesseract from PIL import Image def ocr_captcha(image_path): image = Image.open(image_path) text = pytesseract.image_to_string(image, lang='eng', config='--psm 10') # 单个字符模式 return text ``` > ✅ 适用于简单数字/字母验证码,需配合图像预处理[^4] 2. **机器学习方法** 使用`scikit-learn`训练分类模型: ```python from sklearn.svm import SVC from skimage.feature import hog # 提取特征 def extract_features(images): features = [] for img in images: fd = hog(img, orientations=8, pixels_per_cell=(4,4)) features.append(fd) return features # 训练模型 model = SVC(kernel='linear') model.fit(X_train, y_train) # X_train为HOG特征, y_train为标签 ``` > ✅ 需要标注数据集,适合定制化识别[^2] 3. **端到端识别法** 无需字符分割,直接识别完整验证码: ```python text = pytesseract.image_to_string(image, lang='eng', config='--psm 7') # 整行文本模式 ``` > ✅ 适用于字符无粘连的验证码[^3] ### 二、关键处理步骤 1. **图像预处理**(提高识别率的关键) ```python import cv2 def preprocess(image): # 去噪 blur = cv2.pyrMeanShiftFiltering(image, sp=8, sr=60) # 灰度化 gray = cv2.cvtColor(blur, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 _, binary = cv2.threshold(gray, 185, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) return binary ``` [^4] 2. **字符分割**(针对复杂验证码) ```python # 轮廓检测分割字符 contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) char_img = binary[y:y+h, x:x+w] # 保存单个字符图像 ``` [^3] ### 三、完整流程 ```mermaid graph TD A[加载验证码] --> B{是否简单验证码} B -->|是| C[直接OCR识别] B -->|否| D[图像预处理] D --> E[字符分割] E --> F[单个字符识别] F --> G[结果合并] G --> H[输出识别结果] ``` ### 四、注意事项 1. **验证码复杂度**:简单验证码(如纯数字)OCR识别率>90%,复杂验证码(扭曲/粘连)需定制方案 2. **依赖安装**: ```bash pip install pillow opencv-python pytesseract scikit-learn # 需额外安装Tesseract引擎:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract ``` 3. **实时应用**:结合Selenium实现自动化登录 ```python from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome() driver.save_screenshot('captcha.png') # 截取验证码 captcha_text = ocr_captcha('captcha.png') driver.find_element('id','captcha_input').send_keys(captcha_text) ``` [^2]
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