Python验证码识别

大致介绍

　　在python爬虫爬取某些网站的验证码的时候可能会遇到验证码识别的问题，现在的验证码大多分为四类：

　　　　1、计算验证码

 　　     2、滑块验证码

　　　　3、识图验证码

　　　　4、语音验证码

　　这篇博客主要写的就是识图验证码，识别的是简单的验证码，要想让识别率更高，识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库。

　　识别验证码通常是这几个步骤：

　　　　1、灰度处理

　　　　2、二值化

　　　　3、去除边框（如果有的话）

　　　　4、降噪

　　　　5、切割字符或者倾斜度矫正

　　　　6、训练字体库

　　　　7、识别

　　这6个步骤中前三个步骤是基本的，4或者5可根据实际情况选择是否需要，并不一定切割验证码，识别率就会上升很多有时候还会下降

　　这篇博客不涉及训练字体库的内容，请自行搜索。同样也不讲解基础的语法。

　　用到的几个主要的python库： Pillow(python图像处理库)、OpenCV(高级图像处理库)、pytesseract(识别库)

　　

灰度处理&二值化

　　灰度处理，就是把彩色的验证码图片转为灰色的图片。

　　二值化，是将图片处理为只有黑白两色的图片，利于后面的图像处理和识别

　　在OpenCV中有现成的方法可以进行灰度处理和二值化，处理后的效果：

　　

　　代码：

 1 # 自适应阀值二值化
 2 def _get_dynamic_binary_image(filedir, img_name):
 3   filename =   './out_img/' + img_name.split('.')[0] + '-binary.jpg'
 4   img_name = filedir + '/' + img_name
 5   print('.....' + img_name)
 6   im = cv2.imread(img_name)
 7   im = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #灰值化
 8   # 二值化
 9   th1 = cv2.adaptiveThreshold(im, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 21, 1)
10   cv2.imwrite(filename,th1)
11   return th1

去除边框

　　如果验证码有边框，那我们就需要去除边框，去除边框就是遍历像素点，找到四个边框上的所有点，把他们都改为白色，我这里边框是两个像素宽

　　注意：在用OpenCV时，图片的矩阵点是反的，就是长和宽是颠倒的

　　代码：

# 去除边框
def clear_border(img,img_name):
  filename = './out_img/' + img_name.split('.')[0] + '-clearBorder.jpg'
  h, w = img.shape[:2]
  for y in range(0, w):
    for x in range(0, h):
      if y < 2 or y > w - 2:
        img[x, y] = 255
      if x < 2 or x > h -2:
        img[x, y] = 255

  cv2.imwrite(filename,img)
  return img

　　

　　效果：

降噪

　　降噪是验证码处理中比较重要的一个步骤，我这里使用了点降噪和线降噪

　　

　　线降噪的思路就是检测这个点相邻的四个点（图中标出的绿色点），判断这四个点中是白点的个数，如果有两个以上的白色像素点，那么就认为这个点是白色的，从而去除整个干扰线，但是这种方法是有限度的，如果干扰线特别粗就没有办法去除，只能去除细的干扰线

　　代码：

 1 # 干扰线降噪
 2 def interference_line(img, img_name):
 3   filename =  './out_img/' + img_name.split('.')[0] + '-interferenceline.jpg'
 4   h, w = img.shape[:2]
 5   # ！！！opencv矩阵点是反的
 6   # img[1,2] 1:图片的高度，2：图片的宽度
 7   for y in range(1, w - 1):
 8     for x in range(1, h - 1):
 9       count = 0
10       if img[x, y - 1] > 245:
11         count = count + 1
12       if img[x, y + 1] > 245:
13         count = count + 1
14       if img[x - 1, y] > 245:
15         count = count + 1
16       if img[x + 1, y] > 245:
17         count = count + 1
18       if count > 2:
19         img[x, y] = 255
20   cv2.imwrite(filename,img)
21   return img

　　点降噪的思路和线降噪的差不多，只是会针对不同的位置检测的点不一样,注释写的很清楚了

　　代码：

# 点降噪
def interference_point(img,img_name, x = 0, y = 0):
    """
    9邻域框,以当前点为中心的田字框,黑点个数
    :param x:
    :param y:
    :return:
    """
    filename =  './out_img/' + img_name.split('.')[0] + '-interferencePoint.jpg'
    # todo 判断图片的长宽度下限
    cur_pixel = img[x,y]# 当前像素点的值
    height,width = img.shape[:2]

    for y in range(0, width - 1):
      for x in range(0, height - 1):
        if y == 0:  # 第一行
            if x == 0:  # 左上顶点,4邻域
                # 中心点旁边3个点
                sum = int(cur_pixel) \
                      + int(img[x, y + 1]) \
                      + int(img[x + 1, y]) \
                      + int(img[x + 1, y + 1])
                if sum <= 2 * 245:
                  img[x, y] = 0
            elif x == height - 1:  # 右上顶点
                sum = int(cur_pixel) \
                      + int(img[x, y + 1]) \
                      + int(img[x - 1, y]) \
                      + int(img[x - 1, y + 1])
                if sum <= 2 * 245:
                  img[x, y] = 0
            else:  # 最上非顶点,6邻域
                sum = int(img[x - 1, y]) \
                      + int(img[x - 1, y + 1]) \
                      + int(cu