Python实现基于PIL和tesseract的验证码识别功能示例
本文实例讲述了Python实现基于PIL和tesseract的验证码识别功能。分享给大家供大家参考,具体如下:
之前搞这个搞了一段时间,后面遇到了点小麻烦,导致识别率太低了,最多也就百分之20的样子。心灰意冷,弃了一段时间。上次在论坛看到一篇大牛的关于PIL对图片各种处理各种算法的博突然又想起了这个,又随便搞了下,大大提高了识别率啊。先给代码:
原图:
im = Image.open("C:\Users\Administrator\Desktop\python\\3.png") #调色 enhancer = ImageEnhance.Contrast(im) im = enhancer.enhance(2) #把图片调成只有黑白两个颜色,处理后每个像素色用8位表示 im = im.convert('1') im.show() #测试查看
经过上面处理后:
现在到了关键的一步,这图上好多好多小黑点,要一个一个全部去除我估计我代码写到吐血都写不出来。但是要去除一部分还是可以的。
xsize, ysize = im.size #长、宽 #对照片里的所有像素点:如果像素色不是白色并且右边的一个像素点像素色是白色(RGB(255,255,255))或者像素色不是白色并且下方的一个像素点是白色的,统一变成白色 for i in range(ysize-1): for j in range(xsize-1): if (im.getpixel((j, i)) !=255&im.getpixel((j+1,i))==255): im.putpixel((j,i),255); if(im.getpixel((j,i)) != 255&im.getpixel((j,i+1))==255): im.putpixel((j, i), 255); im.show(); #再看看效果
处理完之后:
之前那些黑色的小点点已经去的差不多了,但是这样也是有代价的啊- - 把图片里面的字的一些像素色也去掉了一些,现在拿这张图片去用tesseract识别的话其实对于tesseract来说跟之前那张没有去小黑点的图片识别难度差不了多少,然后后面又想了个办法补救了一下:
#把上面我们变成白色的小黑点给他补一点回来- - for i in range(ysize - 1): for j in range(xsize - 1): if (im.getpixel((j, i))!=255&im.getpixel((j+1,i)) !=255): im.putpixel((j, i), 0); if (im.getpixel((j, i))!=255&im.getpixel((j,i+1)) !=255): im.putpixel((j, i), 0); im.show(); #再看看效果
处理完之后:
比上面的图清晰了蛮多。这个时候再去对照下刚开始的那种图的话,对识别程序来说清楚了不止是一点点啊。
不过尽管如此,识别率还是不怎么样,我估计也就百分之50左右的识别率,还是太低了,可能是因为我去掉了一些关键的像素点的色,因为我也不知道tesseract具体的对比库是怎么样的,所以估计我又要弃了。有想过再继续对图片切割旋转,甚至还想过找人工智能的朋友给我拿去训练训练,不过那样还是偏离我本意了,而且我也不是很喜欢搞学术的东西。不管怎么样我这个感觉还是有点用的,说不定拿去做一下切割识别率大大提高也是有可能的。
最后如果有大牛偶然看到我这篇博的话还望不吝赐教。
更多关于Python相关内容可查看本站专题:《Python数学运算技巧总结》、《Python图片操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
相关推荐
-
python下调用pytesseract识别某网站验证码的实现方法
一.pytesseract介绍 1.pytesseract说明 pytesseract最新版本0.1.6,网址:https://pypi.python.org/pypi/pytesseract Python-tesseract is a wrapper for google's Tesseract-OCR ( http://code.google.com/p/tesseract-ocr/ ). It is also useful as a stand-alone invocation scrip
-
Python识别快递条形码及Tesseract-OCR使用详解
识别快递单号 这次跟老师做项目,这项目大概是流水线上识别快递上的快递单号.首先我尝试了解条形码的基本知识 百度百科:条形码 条形码(barcode)是将宽度不等的多个黑条和空白,按照一定的编码规则排列,用以表达一组信息的图形标识符.常见的条形码是由反射率相差很大的黑条(简称条)和白条(简称空)排成的平行线图案.条形码可以标出物品的生产国.制造厂家.商品名称.生产日期.图书分类号.邮件起止地点.类别.日期等许多信息,因而在商品流通.图书管理.邮政管理.银行系统等许多领域都得到广泛的应用. 条形码有
-
python利用Tesseract识别验证码的方法示例
无论是是自动化登录还是爬虫,总绕不开验证码,这次就来谈谈python中光学识别验证码模块tesserocr和pytesseract.tesserocr和pytesseract是Python的一个OCR识别库,但其实是对tesseract做的一层Python API封装,pytesseract是Google的Tesseract-OCR引擎包装器:所以它们的核心是tesseract,因此在安装tesserocr之前,我们需要先安装tesseract. 下载安装 下载地址:https://digi.b
-
python3.5+tesseract+adb实现西瓜视频或头脑王者辅助答题
最近的答题赢钱很火爆,我也参与了几次,有些题目确实很难答,但是10秒钟的时间根本不够百度的,所以写了个辅助挂,这样可以出现题目时自动百度,这个时间也就花掉2秒钟,剩下的7.8秒钟可以进行分析和作答,提升了赢钱概率. 源码可以见我的github:点击链接 原理分析下:使用adb命令,抓取手机视频播放的界面,然后通过python的截取和ocr,获得到题目和答案, 然后百度得到结果.这个环境怎么搭建,有需要的童鞋可以联系我,因为使用本地的ocr所以解析不花钱,也没有使用的限制. github上的代码中
-
Python3.6使用tesseract-ocr的正确方法
Tesseract介绍 tesseract是一个挺不错的OCR引擎,目前的问题是最新的中文资料相对较少,过时.不准确的信息偏多. tesseract是一个google支持的开源ocr项目,其项目地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract,目前最新的源码可以在这里下载. 实际使用tesseract ocr也有两种方式:1. 动态库方式 libtesseract 2. 执行程序方式 tesseract.exe 环境 Python 3.6.3 pip
-
python识别文字(基于tesseract)代码实例
这篇文章主要介绍了python识别文字(基于tesseract)代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 Ubuntu版本: 1.tesseract-ocr安装 sudo apt-get install tesseract-ocr 2.pytesseract安装 sudo pip install pytesseract 3.Pillow 安装 sudo pip install pillow 开始写代码: from PIL impo
-
python使用Tesseract库识别验证
一.Tesseract简介 Tesseract是一个OCR库(OCR是英文Optical Character Recognition的缩写),它用来对文本资料进行扫描,然后对图像文件进行分析处理,获取文字及版面信息的过程,Tesseract是目前公认最优秀,识别相对精准的OCR库. 二.Tesseract的使用 1.下载并安装Tesseract:点击下载 2.在Windows系统下设置环境变量: #根据下载安装文件的路径配置环境变量 set TESSDATA_PREFIX F:\Tesserac
-
Python+Selenium+PIL+Tesseract自动识别验证码进行一键登录
本文介绍了Python+Selenium+PIL+Tesseract自动识别验证码进行一键登录,分享给大家,具体如下: Python 2.7 IDE Pycharm 5.0.3 Firefox浏览器:47.0.1 Selenium PIL Pytesser Tesseract 扯淡 我相信每个脚本都有自己的故事,我这个脚本来源于自己GRD教务系统,每次进行登录时,即使我输入全部正确,第一次登录一定是登不上去的!我不知道设计人员什么想法?难道是为了反爬机制?你以为一次登不上,我tm就不爬了?我
-
Python实现基于PIL和tesseract的验证码识别功能示例
本文实例讲述了Python实现基于PIL和tesseract的验证码识别功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 之前搞这个搞了一段时间,后面遇到了点小麻烦,导致识别率太低了,最多也就百分之20的样子.心灰意冷,弃了一段时间.上次在论坛看到一篇大牛的关于PIL对图片各种处理各种算法的博突然又想起了这个,又随便搞了下,大大提高了识别率啊.先给代码: 原图: im = Image.open("C:\Users\Administrator\Desktop\python\\3.png") #调色
-
opencv+tesseract实现验证码识别的示例
目录 一.需要识别的内容 二.直接调用tesseract来完成识别(识别率很差) 三.训练数据样本,提升识别率 四.生成样本库字体 五.通过Opencv清除图片的多余杂质(Java实现) 一.需要识别的内容 需要识别的验证码内容如下 验证码下载下载地址. 二.直接调用tesseract来完成识别(识别率很差) 识别的图片内容为: 在window系统钟打开cmd命令窗口,执行识别命令如下: tesseract.exe 01.png output.txt -l eng 识别结果为:519}
-
Python3实现的简单验证码识别功能示例
本文实例讲述了Python3实现的简单验证码识别功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 这次的需求是自动登录某机构网站, 其验证码很具特色, 很适合做验证码识别入门demo, 先贴主要代码, 其中图片对比使用了编辑距离算法, 脚本使用了pillow库 from PIL import Image import requests import re splitter = re.compile(r'\d{30}') # 分割二值化后的图片 # distance('11110000', '0000000
-
Python基于内置库pytesseract实现图片验证码识别功能
这篇文章主要介绍了Python基于内置库pytesseract实现图片验证码识别功能,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 环境准备: 1.安装Tesseract模块 git文档地址:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 下载后就是一个exe安装包,直接右击安装即可,安装完成之后,配置一下环境变量,编辑 系统变量里面 path,添加下面的安装路径: 2.如果您想使用其他语言,请下载相应的
-
Python爬虫爬取ts碎片视频+验证码登录功能
目标:爬取自己账号中购买的课程视频. 一.实现登录账号 这里采用的是手动输入验证码的方式,有能力的盆友也可以通过图像识别的方式自动填写验证码.登录后,采用session保持登录. 1.获取验证码地址 第一步:首先查看验证码对应的代码,可以从图中看到验证码图片的地址是:https://per.enetedu.com/Common/CreateImage?tmep_seq=1613623257608 颜色标红的部分tmep_seq=1613623257608,是为了解决浏览器缓存问题加的时间戳,因此
-
Python实现基于C/S架构的聊天室功能详解
本文实例讲述了Python实现基于C/S架构的聊天室功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.课程介绍 1.简介 本次项目课是实现简单聊天室程序的服务器端和客户端. 2.知识点 服务器端涉及到asyncore.asynchat和socket这几个模块,客户端用到了telnetlib.wx.time和thread这几个模块. 3.所需环境 本次课中编写客户端需要用到wxPython,它是一个GUI工具包,请先使用下面的命令安装: $ sudo apt-get install python-wxt
-
Python实现基于socket的udp传输与接收功能详解
本文实例讲述了Python实现基于socket的udp传输与接收功能.分享给大家供大家参考,具体如下: udp的传输与接收 windows网络调试助手下载:https://pan.baidu.com/s/1IwBWeAzGUO1A3sCWl20ssQ 提取码:68gr 或者点击此处本站下载. 一.基本用法 1.创建套接字 udp_socket = socket.socket(socket.AF_INET,cosket.SOCK_DGRAM) localaddr = ("",port)
-
Python基于OpenCV库Adaboost实现人脸识别功能详解
本文实例讲述了Python基于OpenCV库Adaboost实现人脸识别功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 以前用Matlab写神经网络的面部眼镜识别算法,研究算法逻辑,采集大量训练数据,迭代,计算各感知器的系数...相当之麻烦~而现在运用调用pythonOpenCV库Adaboost算法,无需知道算法逻辑,无需进行模型训练,人脸识别变得相当之简单了. 需要用到的库是opencv(open source computer vision),下载安装方式如下: 使用pip install num
-
Python开发之基于模板匹配的信用卡数字识别功能
环境介绍 Python 3.6 + OpenCV 3.4.1.15 原理介绍 首先,提取出模板中每一个数字的轮廓,再对信用卡图像进行处理,提取其中的数字部分,将该部分数字与模板进行匹配,即可得到结果. 模板展示 完整代码 # !/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time: 2020/1/11 14:57 # @Author: Martin # @File: utils.py # @Software:PyCharm import cv2
-
基于Redis实现短信验证码登录项目示例(附源码)
目录 Redis短信登录流程描述 短信验证码的发送 短信验证码的验证 是否登录的验证 源码分析 模拟发送短信验证码 短信验证码的验证 校验是否登录 登录验证优化 Redis短信登录流程描述 短信验证码的发送 用户提交手机号,系统验证手机号是否有效,毕竟无效手机号会消耗你的短信验证次数还会导致系统的性能下降.如果手机号为无效的话就让用户重新提交手机号,如果有效就生成验证码并将该验证码作为value保存到redis中对应的key是手机号,之所以这么做的原因是保证key的唯一性,如果使用固定字符串作为
随机推荐
- 如何实现正则表达式的JavaScript的代码高亮
- javascript 调用其他页面的js函数或变量的脚本
- js关闭模态窗口刷新父页面或跳转页面
- javascript延时重复执行函数 lLoopRun.js
- JavaScript修改css样式style
- 《JavaScript高级程序设计》阅读笔记(一) ECMAScript基础
- 详解Python中open()函数指定文件打开方式的用法
- 在Python的Django框架中显示对象子集的方法
- Windows下JSP开发环境的配置
- JS实现把鼠标放到链接上出现滚动文字的方法
- asp.net导出excel的简单方法实例
- python集合用法实例分析
- jQuery实现form表单基于ajax无刷新提交方法详解
- 深入理解JavaScript系列(11) 执行上下文(Execution Contexts)
- EBS xml publisher中文乱码问题及解决办法
- jquery动画4.升级版遮罩效果的图片走廊--带自动运行效果
- mybatis教程之增删改查_动力节点Java学院整理
- 快速解决Android平台移植ffmpeg的一些问题
- C#中Json的简单处理方法
- Notification自定义界面