Python 识别验证码

最新推荐文章于 2025-06-26 07:45:00 发布

蛊i

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分类专栏： Python知识文章标签： python 验证码

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本文介绍了一种使用Python和PIL库对简单验证码进行识别的方法。通过图片处理提取字符，并采用向量空间搜索技术进行字符识别。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、实验说明

1.1 实验内容

生活中，我们在登录微博，邮箱的时候，常常会碰到验证码。在工作时，如果想要爬取一些数据，也会碰到验证码的阻碍。本次试验将带领大家认识验证码的一些特性，并利用 Python 中的 pillow 库完成对验证码的破解。

1.2 实验知识点

本节实验中将学习和实践以下知识点：

Python基本知识

PIL模块的使用

1.3 实验环境

Python2.7

Pillow模块

1.4 适合人群

本实验属于初级级别，适合具有Python基础的用户，熟悉python基础知识加深巩固。

1.5 完整代码获取

下载地址：http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/364/crack.py

二、开发准备

安装 pillow（PIL）库：

pipinstall pillow

下载实验用的文件：

下载地址：http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/364/python_captcha.zip

这是我们实验使用的验证码

三、项目文件结构

四、实验步骤

4.1 提取文本图片

在工作目录下新建crack.py 文件，进行编辑。

#-*-coding:utf8 -*-
fromPIL import Image
im =Image.open("captcha.gif")
#(将图片转换为8位像素模式)
im.convert("P")
#打印颜色直方图
printim.histogram()

输出：

[0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,1, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 1, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1,0, 0 , 1, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 0, 0, 0, 1, 2, 0, 1, 0,0, 1, 0, 2, 0, 0, 1, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 3, 1,3, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 3, 2, 132, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 15, 0 , 1, 0, 1, 0, 0, 8, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 6, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 18, 1, 1,1, 1, 1, 2, 365, 115, 0, 1, 0, 0, 0, 135, 186, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 116, 3, 0, 0,0, 0, 0, 21, 1, 1, 0, 0, 0, 2, 10, 2, 0, 0, 0, 0, 2, 10, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 625]

颜色直方图的每一位数字都代表了在图片中含有对应位的颜色的像素的数量。

每个像素点可表现256种颜色，你会发现白点是最多（白色序号255的位置，也就是最后一位，可以看到，有625个白色像素）。红像素在序号200左右，我们可以通过排序，得到有用的颜色。

his= im.histogram()
values= {}
fori in range(256):
    values[i] = his[i]
forj,k in sorted(values.items(),key=lambda x:x[1],reverse = True)[:10]:
    print j,k

输出：

255625

212365

220186

219135

169132

227116

213115

23421

20518

18415

我们得到了图片中最多的10种颜色，其中 220 与 227 才是我们需要的红色和灰色，可以通过这一讯息构造一种黑白二值图片。

#-*-coding:utf8 -*-
fromPIL import Image
 
im =Image.open("captcha.gif")
im.convert("P")
im2= Image.new("P",im.size,255)
 
 
forx in range(im.size[1]):
    for y in range(im.size[0]):
        pix = im.getpixel((y,x))
        if pix == 220 or pix == 227: # theseare the numbers to get
            im2.putpixel((y,x),0)
 
im2.show()

得到的结果：

此处输入图片的描述

4.2 提取单个字符图片

接下来的工作是要得到单个字符的像素集合，由于例子比较简单，我们对其进行纵向切割：

inletter= False
foundletter=False
start= 0
end= 0
 
letters= []
 
fory in range(im2.size[0]):
    for x in range(im2.size[1]):
        pix = im2.getpixel((y,x))
        if pix != 255:
            inletter = True
    if foundletter == False and inletter ==True:
        foundletter = True
        start = y
 
    if foundletter == True and inletter ==False:
        foundletter = False
        end = y
        letters.append((start,end))
 
   inletter=False
print letters

输出：

[(6,14), (15, 25), (27, 35), (37, 46), (48, 56), (57, 67)]

得到每个字符开始和结束的列序号。

importhashlib
importtime
 
count= 0
forletter in letters:
    m = hashlib.md5()
    im3 = im2.crop(( letter[0] , 0,letter[1],im2.size[1] ))
   m.update("%s%s"%(time.time(),count))
   im3.save("./%s.gif"%(m.hexdigest()))
    count += 1

(接上面的代码)

对图片进行切割，得到每个字符所在的那部分图片。

4.3 AI 与向量空间图像识别

在这里我们使用向量空间搜索引擎来做字符识别，它具有很多优点：

不需要大量的训练迭代

不会训练过度

你可以随时加入／移除错误的数据查看效果

很容易理解和编写成代码

提供分级结果，你可以查看最接近的多个匹配

对于无法识别的东西只要加入到搜索引擎中，马上就能识别了。

当然它也有缺点，例如分类的速度比神经网络慢很多，它不能找到自己的方法解决问题等等。

关于向量空间搜索引擎的原理可以参考这篇文章：http://ondoc.logand.com/d/2697/pdf

Don'tpanic。向量空间搜索引擎名字听上去很高大上其实原理很简单。拿文章里的例子来说：

你有 3 篇文档，我们要怎么计算它们之间的相似度呢？2 篇文档所使用的相同的单词越多，那这两篇文章就越相似！但是这单词太多怎么办，就由我们来选择几个关键单词，选择的单词又被称作特征，每一个特征就好比空间中的一个维度（x，y，z 等），一组特征就是一个矢量，每一个文档我们都能得到这么一个矢量，只要计算矢量之间的夹角就能得到文章的相似度了。

用 Python 类实现向量空间：

importmath
 
classVectorCompare:
    #计算矢量大小
    def magnitude(self,concordance):
        total = 0
        for word,count inconcordance.iteritems():
            total += count ** 2
        return math.sqrt(total)
 
    #计算矢量之间的 cos 值
    def relation(self,concordance1,concordance2):
        relevance = 0
        topvalue = 0
        for word, count in concordance1.iteritems():
            if concordance2.has_key(word):
                topvalue += count *concordance2[word]
        return topvalue /(self.magnitude(concordance1) * self.magnitude(concordance2))

它会比较两个 python字典类型并输出它们的相似度（用 0～1 的数字表示）

4.4 将之前的内容放在一起

还有取大量验证码提取单个字符图片作为训练集合的工作，但只要是有好好读上文的同学就一定知道这些工作要怎么做，在这里就略去了。可以直接使用提供的训练集合来进行下面的操作。

iconset目录下放的是我们的训练集。

最后追加的内容：

    #将图片转换为矢量
    def buildvector(im):
        d1 = {}
        count = 0
        for i in im.getdata():
            d1[count] = i
            count += 1
        return d1
 
    v = VectorCompare()
 
    iconset =['0','1','2','3','4','5','6','7','8','9','0','a','b','c','d','e','f','g','h','i','j',
              'k','l','m','n','o','p','q','r','s','t','u','v','w','x','y','z']
 
    #加载训练集
    imageset = []
    for letter in iconset:
        for img inos.listdir('./iconset/%s/'%(letter)):
            temp = []
            if img != "Thumbs.db" andimg != ".DS_Store":
               temp.append(buildvector(Image.open("./iconset/%s/%s"%(letter,img))))
            imageset.append({letter:temp})
 
 
    count = 0
    #对验证码图片进行切割
    for letter in letters:
        m = hashlib.md5()
        im3 = im2.crop(( letter[0] , 0,letter[1],im2.size[1] ))
 
        guess = []
 
        #将切割得到的验证码小片段与每个训练片段进行比较
        for image in imageset:
            for x,y in image.iteritems():
                if len(y) != 0:
                    guess.append( (v.relation(y[0],buildvector(im3)),x) )
 
        guess.sort(reverse=True)
        print "",guess[0]
        count += 1

全部代码：

from PIL import Image
import hashlib
import time
import os


import math

class VectorCompare:
    def magnitude(self,concordance):
        total = 0
        for word,count in concordance.iteritems():
            total += count ** 2
        return math.sqrt(total)

    def relation(self,concordance1, concordance2):
        relevance = 0
        topvalue = 0
        for word, count in concordance1.iteritems():
            if concordance2.has_key(word):
                topvalue += count * concordance2[word]
        return topvalue / (self.magnitude(concordance1) * self.magnitude(concordance2))



def buildvector(im):
    d1 = {}

    count = 0
    for i in im.getdata():
        d1[count] = i
        count += 1

    return d1

v = VectorCompare()


iconset = ['0','1','2','3','4','5','6','7','8','9','0','a','b','c','d','e','f','g','h','i','j',
           'k','l','m','n','o','p','q','r','s','t','u','v','w','x','y','z']


imageset = []

for letter in iconset:
    for img in os.listdir('./iconset/%s/'%(letter)):
        temp = []
        if img != "Thumbs.db" and img != ".DS_Store": # windows check...
            temp.append(buildvector(Image.open("./iconset/%s/%s"%(letter,img))))
        imageset.append({letter:temp})


im = Image.open("captcha.gif")
im2 = Image.new("P",im.size,255)
im.convert("P")
temp = {}

for x in range(im.size[1]):
    for y in range(im.size[0]):
        pix = im.getpixel((y,x))
        temp[pix] = pix
        if pix == 220 or pix == 227: # these are the numbers to get
            im2.putpixel((y,x),0)

inletter = False
foundletter=False
start = 0
end = 0

letters = []

for y in range(im2.size[0]): # slice across
    for x in range(im2.size[1]): # slice down
        pix = im2.getpixel((y,x))
        if pix != 255:
            inletter = True

    if foundletter == False and inletter == True:
        foundletter = True
        start = y

    if foundletter == True and inletter == False:
        foundletter = False
        end = y
        letters.append((start,end))


    inletter=False

count = 0
for letter in letters:
    m = hashlib.md5()
    im3 = im2.crop(( letter[0] , 0, letter[1],im2.size[1] ))

    guess = []

    for image in imageset:
        for x,y in image.iteritems():
            if len(y) != 0:
                guess.append( ( v.relation(y[0],buildvector(im3)),x) )

    guess.sort(reverse=True)
    print "",guess[0]

    count += 1

4.5 测试

一切准备就绪，运行我们的代码试试：

python crack.py

输出:

(0.96376811594202894,'7')

(0.96234028545977002,'s')

(0.9286884286888929,'9')

(0.98350370609844473,'t')

(0.96751165072506273,'9')

(0.96989711688772628,'j')

是正解，干得漂亮。

五、实验总结