Python爬虫是一种非常实用的技术,常用于抓取网络上的数据,并进行一定的数据处理和分析。但是在进行爬虫时,常常会遇到网页上设置的验证码,这时就需要使用验证码识别技术。本篇文章将介绍Python爬虫中验证码识别的实现方法。
验证码是为了防止恶意程序或机器人对网站进行恶意攻击和刷数据的一种安全措施。验证码技术的原理是在网页上添加一些随机字符或图像,要求用户在登录或注册时输入以证明其身份。由于验证码一般由图像或音频生成,人机识别难度不同,所以验证码识别也成为了一个很重要的问题。
在Python爬取网页时,如果遇到验证码,可以采用OCR(Optical Character Recognition)技术识别字母和数字验证码,有时还需要使用图像处理技术对验证码图片进行处理以提高准确率。
验证码识别需要用到一些Python库和软件环境,下面将介绍它们的安装步骤。
1.1 安装Tesseract OCR
Tesseract是一种开源的OCR引擎,能够识别70多种语言的文本,并为开发者提供简单易用的API。可以通过以下链接下载和安装:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 。在Windows系统下可以下载exe文件进行安装。
Tesseract安装完成后需要将tesseract.exe文件路径加入系统的环境变量,否则无法在Python脚本中调用。
1.2 安装Python库
验证码识别需要使用的Python库包括:pillow(PIL)、pytesseract和opencv-python。这些库可以使用pip命令自动安装:
pip install pillow
pip install pytesseract
pip install opencv-python
2.1 下载验证码图片
首先,我们需要准备一些验证码图片。可以在网络上搜索验证码图片进行下载,或者使用Python的爬虫程序去爬取目标网站的验证码。这里我们先手动下载一个简单的数字验证码图片,保存为“test.jpg”。
2.2 加载验证码图片
然后,我们可以使用Pillow库(Python Imaging Library)加载验证码图片。Pillow库可以读取和处理不同类别的图片格式,如jpg、png、bmp等等。
下面是代码示例:
from PIL import Image
img = Image.open('test.jpg')
img.show()
使用img.show()方法可以显示验证码图片。
2.3 识别验证码
使用pytesseract库,我们可以很容易地把图片中的数字识别出来。pytesseract库依赖于Tesseract OCR引擎,能够处理各种难度的验证码,如数字、字母、汉字、倾斜、变形等等。
下面是代码示例:
import pytesseract
text = pytesseract.image_to_string(Image.open('test.jpg'), lang='eng')
print(text)
这段代码的意思是用pytesseract库将图片中的字符串转换为字符。lang参数可以指定识别的语言类型,这里我们使用了eng,表示英文。如果验证码是汉字,设置为chi_sim即可。
运行代码后可以看到输出结果为“1111”。
当验证码中既包含数字又包含字母时,需要对识别的方法进行修改,下面介绍一种简单的处理方法,即通过二值化和降噪处理来增加识别率。
3.1 二值化处理
二值化处理就是将图片中的所有像素转换为黑白两种颜色。对于验证码图片,我们可以将其转换为黑白灰度图像,便于后续的处理。
下面是代码示例:
import cv2
img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
retval, threshold = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('Image', threshold)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
这段代码的意思是用OpenCV库(Open Source Computer Vision Library)将图片读取为灰度图像,并进行二值化处理。其中,127是阈值,值越小,黑色部分就越多,白色部分就越少。运行后可以得到二值化后的图片。
3.2 降噪处理
在二值化后,图片中仍有一些噪点和干扰线条。如果不处理这些噪声,将会影响后续的字符识别,因此需要进行降噪处理,将图片中的噪点和干扰线条消除。
下面是代码示例:
import cv2
img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
retval, threshold = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
blur = cv2.GaussianBlur(threshold,(5,5),0)
cv2.imshow('Image', blur)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
这段代码的意思是使用高斯滤波函数对图片进行平滑处理,消除噪声和干扰线条。其中(5,5)指定核的大小,值越大,平滑效果越明显。运行后可以得到处理后的图片。
3.3 识别验证码
对于数字和字母混合的验证码,我们需要对每个字符进行识别。可以采用字符分割的方法,将验证码图片分割成单个字符图片,再进行字符识别。
下面是代码示例:
import pytesseract
import cv2
img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
retval, threshold = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
blur = cv2.GaussianBlur(threshold, (5,5), 0)
contours, hierarchy = cv2.findContours(blur, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
count = 0
for contour in contours:
(x,y,w,h) = cv2.boundingRect(contour)
if w > 10 and h > 10:
roi = blur[y:y+h, x:x+w]
cv2.imwrite(str(count)+'.jpg', roi)
text = pytesseract.image_to_string(roi, lang='eng')
print(text)
count += 1
cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
这段代码先对图片进行二值化和降噪处理,然后使用findContours函数找到并分割出每个字符的边缘轮廓。再使用boundingRect函数得到每个字符的位置和大小,并使用image_to_string函数对每个字符进行字符识别。
运行代码后,可以看到输出结果为分割出的每个字符及其识别结果。
验证码识别是Python爬虫中非常重要的技术之一。在实际应用中,我们还需要结合实际情况灵活使用不同的处理方法,以达到最佳的识别效果。