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Python图形验证码识别教程详解

开发者 https://www.devze.com 2023-02-21 09:51 出处:网络 作者: 爱吃饼干的小白鼠
目录前言环境使用图形验证码的识别1. 本节目标2. 准备工作3. 获取验证码4. 识别测试5. 验证码处理tesserocr库安装1. tesseract软件的安装2. 环境配置3. 安装tesseracr包TIP前言
目录
  • 前言
  • 环境使用
  • 图形验证码的识别
    • 1. 本节目标
    • 2. 准备工作
    • 3. 获取验证码
    • 4. 识别测试
    • 5. 验证码处理
  • tesserocr库安装
    • 1. tesseract软件的安装
    • 2. 环境配置
    • 3. 安装tesseracr包
  • TIP

    前言

    (结尾有彩蛋欧)

    目前,许多网站采取各种各样的措施来反爬虫,其中一个措施便是使用验证码。随着技术的发展,验证码的花样越来越多。验证码最初是几个数字组合的简单的图形验证码,后来加入了英文字母和混淆曲线。有的网站还可能看到中文字符的验证码,这使得识别愈发困难。

    后来 12306 验证码的出现使得行为验证码开始发展起来,用过 12306 的用户肯定多少为它的验证码头疼过。我们需要识别文字,点击与文字描述相符的图片,验证码完全正确,验证才能通过。现在这种交互式验证码越来越多,如极验滑动验证码需要滑动拼合滑块才可以完成验证,点触验证码需要完全点击正确结果才可以完成验证,另外还有滑动宫格验证码、计算题验证码等。

    验证码变得越来越复杂,爬虫的工作也变得愈发艰难。有时候我们必须通过验证码的开发者_Python验证才可以访问页面。本章就专门针对验证码的识别做统一讲解。

    接下来会涉及的验证码有普通图形验证码、极验滑动验证码、点触验证码、微博宫格验证码,这些验证码识别的方式和思路各有不同http://www.devze.com。了解这几个验证码的识别方式之后,我们可以举一反三,用类似的方法识别其他类型验证码。

    环境使用

    • python 3.9
    • pycharm

    图形验证码的识别

    我们首先识别最简单的一种验证码,即图形验证码。这种验证码最早出现,现在也很常见,一般由 4 位字母或者数字组成。例如,某某网站的注册页面有类似的验证码。

    一般来说,表单的最后一项就是图形验证码,我们必须完全正确输入图中的字符才可以完成注册和登录。

    1. 本节目标

    以某网站的验证码为例,讲解利用 OCR 技术识别图形验证码的方法。

    2. 准备工作

    识别图形验证码需要库 tesserocr。本文文末有安装教程。

    3. 获取验证码

    为了便于我们的实验测试,我们先将验证码的图片保存到本地。

    打开开发者工具,找到验证码元素。验证码元素是一张图片,它的 src 属性是 CheckCode.ASPx。可以看到一个验证码,右键保存即可,将其命名为 yzm.jpg。

    Python图形验证码识别教程详解

    这样我们就可以得到一张验证码图片,以供测试识别使用。

    4. 识别测试

    接下来新建一个项目,将验证码图片放到项目根目录下,用 tesserocr 库识别该验证码,代码如下所示:

    import tesserocr
    from PIL import Image
    image = Image.open('yzm.jpg')
    result = tesserocr.image_to_text(image)
    print(result)

    在这里我们新建了一个 Image 对象,调用了 tesserocr 的 image_to_text() 方法。传入该 Image 对象即可完成识别,实现过程非常简单,结果如下所示:JR42。是不是很神奇。

    5. 验证码处理

    接下来我们换一个验证码,将其命名为 code2.jpg

    Python图形验证码识别教程详解

    重新运行上面的代码,输出FFKT。

    这次识别和实际结果有偏差,这是因为验证码内的多余线条干扰了图片的识别。

    对于这种情况,我们还需要做一下额外的处理,如转灰度、二值化等操作。我们可以利用 Image 对象的 convert() 方法参数传入 L,即可将图片转化为灰度图像http://www.devze.com,代码如下所示:

    image = image.conv编程客栈ert('L')
    image = image.convert('1')
    image.show()

    我们还可以指定二值化的阈值。上面的方法采用的是默认阈值 127。不过我们不能直接转化原图,要将原图先转为灰度图像,然后再指定二值化阈值,代码如下所示:

    image = image.convert('L')
    threshold = 80
    table = []
    forhttp://www.devze.com i in range(256):
        if i < threshold:
            tablandroide.append(0)
        else:
            table.append(1)
    image = image.point(table, '1')
    image.show()

    运行之后就会得到我们想要的处理结果。而且我们发现原来验证码中的线条已经去除,整个验证码变得黑白分明。这时重新识别验证码,再次运行上面的代码就可以得到我们要的验证码。

    那么,针对一些有干扰的图片,我们做一些灰度和二值化处理,这会提高图片识别的正确率。

    tesserocr库安装

    在这里我和大家简单介绍一下,这个库的安装教程。

    1. tesseract软件的安装

    在win10下,安装tesseract可以进入该网址进行下载 https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/

    Python图形验证码识别教程详解

    其中,文件名中带有dev的为开发版本,不带dev的为稳定版本,可以选择下载不带dev的版本。例如可以选择下载tesseract-ocr-win64-setup-v5.3.0.20221214.exe。

    下载完成后,打开下载文件,其中可以勾选Additional language data(download)选项来安装OCR识别支持的语言包,以便OCR识别多国语言。(也可以在选项中只勾选chinese)

    2. 环境配置

    在系统变量里,修改path,添加你安装tesserocr的路径。在系统变量里,创建一个新的变量名为:TESSDATA_PREFIX,值为:D:\Program Files(X86)\Tesseract-OCR\tessdata(根据自己安装的tesserocr安装路径为准)。

    3. 安装tesseracr包

    - 尝试pip安装:

    pip install tesserocr

    - 如果不成功,则尝试通过.whl文件安装。

    下载地址:https://github.com/simonflueckiger/tesserocr-Windows_build/releases 这里就不介绍whl怎么安装的了,不会的私信评论。

    TIP

    tesserocr也只是识别手段的一种,如果需要高精度的识别,可以尝试TensorFlow实现深度学习模型,通过训练模型来识别图形验证码。

    以上就是Python图形验证码识别教程详解的详细内容,更多关于Python图形验证码的资料请关注我们其它相关文章!

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