mac使用Python识别验证码

安装tesserocr

brew install tesserocr

因为pytesseract依赖于tesserocr所以首先需要先安装tesserocr这个软件。接下来就是安装python相关的包
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安装python所需要的包

pip3 install pytesseract
pip3 install pillow 

安装pytesseract是ocr识别图片上的字，因为验证码的识别难度高低不同，所以在这个过程中需要对图片做一定的处理，这就需要使用处理图片的模块pillow。

一个简单的demo

示例中的图片

 

需要用到的图像知识：

对于彩色图像，不管其图像格式是PNG，还是BMP，或者JPG，在PIL中，使用Image模块的open()函数打开后，返回的图像对象的模式都是“RGB”。而对于灰度图像，不管其图像格式是PNG，还是BMP，或者JPG，打开后，其模式为“L”也就是我们说的灰度化的一个操作。除此之外，还有其他的模式，不过我们在处理验证码的时候是将其转为灰度模式，所以就不强调其他的模式了。

模式“L”

模式“L”为灰色图像，它的每个像素用8个bit表示，0表示黑，255表示白，其他数字表示不同的灰度。在PIL中，从模式“RGB”转换为“L”模式是按照下面的公式转换的：

L = R * 299/1000 + G * 587/1000+ B * 114/1000

通过灰度化之后的图片变为

 

灰度化我们还要对其进行二值化操作

二值化操作

二值化故名思议，就是整个图像所有像素只有两个值可以选择，一个是黑（灰度为0），一个是白（灰度为255）。二值化的好处就是将图片上的有用信息和无用信息区分开来，比如二值化之后的验证码图片，验证码像素为黑色，背景和干扰点为白色，这样后面对验证码像素处理的时候就会很方便。对于简单的图形验证码，到这里基本上就够了，但是如果有干扰线，还要进行除干扰线的操作。
对应的代码为

 

可以看到图片变得锐化了很多，这个时候再去识别就比较好识别了。

去干扰线

常见的4邻域、8邻域算法。所谓的X邻域算法，可以参考手机九宫格输入法，按键5为要判断的像素点，4邻域就是判断上下左右，8邻域就是判断周围8个像素点。如果这4或8个点中255的个数大于某个阈值则判断这个点为噪音，阈值可以根据实际情况修改。

使用cv2处理

除此之外还可以使用cv2模块进行处理。
安装

 pip install opencv-python

代码示例