python 利用 tesseract 识别图片验证码

一、配置环境

1、下载：

a.文件包：tesserocr-2.4.0-cp37-cp37m-win_amd64
链接：https://pan.baidu.com/s/17jeqbiOojLGjqMTg99CPCw
提取码：88fa

b.文件包：tesseract-ocr-w64-setup-v5.0.0.20190623
链接：https://pan.baidu.com/s/117O4nhljitpSbEwXc8bQ-g
提取码：01jv

2、配置环境：
a包放在Python下：

b包解压到某个路径内，但是，路径要记住：
安装的话，可以去百度下，这里安装不做过多说明；
配置b包变量：
1.添加路径进入

2.找到 tesseract 的 tessdata文件，复制粘贴到Python的文件内

3.打开Python内的tessdata文件，然后复制这个文件夹的路径：

配置变量：
a.新建变量名：TESSDATA_PREFIX
b.把tessdata文件的路径放入即可

4. 打开终端：
进入Python文件下，输入命令：pip install tesserocr-2.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

大概配置就是这些，若出现其他问题，百度吧…
下面是我写好后的代码…还有待改进！！！

截取的图片

from PIL import Image  # 用于打开图片和对图片处理
from selenium import webdriver  # 用于打开网站
import time  # 代码运行停顿
import os  # 用于操作文件
import tesserocr  # 用于识别图片上的验证码


class VerificationCode:

    def __init__(self):

        # 指定默认打开网站的浏览器
        self.driver = webdriver.Chrome()
        # 变量定位方法
        self.find_element = self.driver.find_element_by_xpath

    def get_pictures(self):

        # 指定需要删除的文件路径
        path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/png/0001.png'
        '''# 删除之前截取的图片'''
        for root, dirs, files in os.walk(path):
            for name in files:
                '''# 填写规则（指定删除信息的格式）'''
                if name.endswith("0001.png"):
                    os.remove(os.path.join(root, name))
                    print("Delete File: " + os.path.join(root, name))
        ''' # 打开登陆页面'''
        self.driver.get('填入你需要打开的http请求')
        '''# 全屏截图'''
        self.driver.save_screenshot('pictures.png')
        page_snap_obj = Image.open('pictures.png')
        ''' # 定位验证码元素位置'''
        img = self.find_element('//*[@id="app"]/div/div[2]/form/div[3]/div[2]/div/span/div[1]/img')
        time.sleep(1)
        location = img.location
        '''# 获取验证码的大小参数'''
        size = img.size
        left = location['x']
        top = location['y']
        right = left + size['width']
        bottom = top + size['height']
        '''# 按照验证码的长宽，切割验证码'''
        image_obj = page_snap_obj.crop((left, top, right, bottom))
        '''# 保存截取的图片到指定的位置'''
        image_obj.save(r'C:/Users/Administrator/Desktop/png/0001.png')
        '''# 处理完验证码后关闭浏览器'''
        self.driver.close()
        '''返回处理后的验证码'''
        return image_obj

    def processing_image(self):
        self.get_pictures()
        ''' # 获取指定路径下图片验证码'''
        image = Image.open("C:/Users/Administrator/Desktop/png/0001.png")
        ''' # 转灰度'''
        image = image.convert("L")
        '''# 该阈值不适合所有验证码，具体阈值请根据验证码情况设置'''
        the_sho = 112
        '''table是设定的一个表，下面的for循环可以理解为一个规则，小于阈值的，就设定为0，大于阈值的，就设定为1'''
        table = []
        '''# 遍历所有像素，大于阈值的为黑色'''
        for i in range(256):
            if i < the_sho:
                table.append(0)
            else:
                table.append(1)
        '''# 对灰度图进行二值化处理，按照table的规则（也就是上面的for循环）'''
        image = image.point(table, "1")
        '''# 对去噪后的图片进行识别'''
        res = tesserocr.image_to_text(image)
        '''#  打印验证码'''
        print(res)


if __name__ == '__main__':
    a = VerificationCode()
    a.processing_image()

解析出验证码：