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Python验证码识别处理实例

时间：2021-11-12 06:44 编辑：来源：阅读：
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摘要：Python验证码识别处理实例

[b]一、准备工作与代码实例[/b] (1)安装PIL：下载后是一个exe，直接双击安装，它会自动安装到C:Python27Libsite-packages中去， (2)pytesser：下载解压后直接放C:Python27Libsite-packages(根据你安装的Python路径而不同)，同时，新建一个pytheeer.pth,内容就写pytesser，注意这里的内容一定要和pytesser这个文件夹同名，意思就是pytesser文件夹，pytesser.pth,及内容都要一样！ (3)Tesseract OCR engine下载：下载后解压，tessdata文件夹，用其替换掉pytesser解压后的tessdata文件夹即可。 [b]二、验证[/b] [b]（1）原理： [/b]验证码图像处理验证码图像识别技术主要是操作图片内的像素点,通过对图片的像素点进行一系列的操作,最后输出验证码图像内的每个字符的文本矩阵。 [list] [*]1、读取图片[/*] [*]2、图片降噪[/*] [*]3、图片切割[/*] [*]4、图像文本输出[/*] [/list] [b]（2）验证字符识别[/b] 验证码内的字符识别主要以机器学习的分类算法来完成,目前我所利用的字符识别的算法为KNN(K邻近算法)和SVM (支持向量机算法),后面我会对这两个算法的适用场景进行详细描述。 [list] [*]1、获取字符矩阵[/*] [*]2、矩阵进入分类算法[/*] [*]3、输出结果[/*] [/list] 要验证的图片如下： [img]http://img.1sucai.cn/uploads/article/2018010709/20180107090136_0_26055.jpg[/img] [b]（3）、简单的命令： [/b]

from pytesser import * 
image = Image.open('1.jpg') # Open image object using PIL 
print image_to_string(image)  # Run tesseract.exe on image

然后运行： [img]http://img.1sucai.cn/uploads/article/2018010709/20180107090137_1_4753.jpg[/img] 或者直接：

print image_file_to_string('fnord.tif')

同样能输出结果！ [b]（4）、复杂一点的 [/b]上面的只能对一些比较简单的做处理，一原理：彩色转灰度，灰度转二值，二值图像识别

# 验证码识别，此程序只能识别数据验证码 
import Image 
import ImageEnhance 
import ImageFilter 
import sys 
from pytesser import * 
# 二值化 
threshold = 140 
table = [] 
for i in range(256): 
 if i < threshold: 
  table.append(0) 
 else: 
  table.append(1) 
 
#由于都是数字 
#对于识别成字母的 采用该表进行修正 
rep={'O':'0', 
 'I':'1','L':'1', 
 'Z':'2', 
 'S':'8' 
 }; 
 
def getverify1(name):   
 #打开图片 
 im = Image.open(name) 
 #转化到灰度图 
 imgry = im.convert('L') 
 #保存图像 
 imgry.save('g'+name) 
 #二值化，采用阈值分割法，threshold为分割点 
 out = imgry.point(table,'1') 
 out.save('b'+name) 
 #识别 
 text = image_to_string(out) 
 #识别对吗 
 text = text.strip() 
 text = text.upper();  
 for r in rep: 
  text = text.replace(r,rep[r])  
 #out.save(text+'.jpg') 
 print text 
 return text 
getverify1('1.jpg') #注意这里的图片要和此文件在同一个目录，要不就传绝对路径也行

运行后效果： [img]http://img.1sucai.cn/uploads/article/2018010709/20180107090137_2_34259.jpg[/img] 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。

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