python实现验证码识别功能

本文实例为大家分享了python实现验证码识别的具体代码,供大家参考,具体内容如下

1.通过二值化处理去掉干扰线

2.对黑白图片进行降噪,去掉那些单独的黑色像素点

3.消除边框上附着的黑色像素点

4.识别图像中的文字,去掉空格与'.'

python代码:

from PIL import Image
from aip import AipOcr 

file='1-1-7' 

# 二值化处理,转化为黑白图片
def two_value():
 for i in range(1, 5):
 # 打开文件夹中的图片
 image = Image.open(file+'.jpg')
 # 灰度图
 lim = image.convert('L')
 # 灰度阈值设为165,低于这个值的点全部填白色
 threshold = 165
 table = [] 

 for j in range(256):
  if j < threshold:
  table.append(0)
  else:
  table.append(1) 

 bim = lim.point(table, '1')
 bim.save(file+'.1.jpg') 

two_value() 

# 去除干扰线
im = Image.open(file+'.1.jpg')
# 图像二值化
data = im.getdata()
w, h = im.size
black_point = 0 

for x in range(1, w - 1):
 for y in range(1, h - 1):
 mid_pixel = data[w * y + x] # 中央像素点像素值
 if mid_pixel < 50: # 找出上下左右四个方向像素点像素值
  top_pixel = data[w * (y - 1) + x]
  left_pixel = data[w * y + (x - 1)]
  down_pixel = data[w * (y + 1) + x]
  right_pixel = data[w * y + (x + 1)] 

  # 判断上下左右的黑色像素点总个数
  if top_pixel < 5: #小于5比小于10更精确
  black_point += 1
  if left_pixel < 5:
  black_point += 1
  if down_pixel < 5:
  black_point += 1
  if right_pixel < 5:
  black_point += 1
  if black_point < 1:
  im.putpixel((x, y), 255)
  # print(black_point)
  black_point = 0 

im.save(file+'.2.jpg') 

# 去除干扰线
im = Image.open(file+'.2.jpg')
# 图像二值化
data = im.getdata()
w, h = im.size
black_point = 0 

for x in range(1, w - 1):
 for y in range(1, h - 1):
 if x < 2 or y < 2:
  im.putpixel((x - 1, y - 1), 255)
 if x > w - 3 or y > h - 3:
  im.putpixel((x + 1, y + 1), 255) 

im.save(file+'.3.jpg') 

# 定义常量
APP_ID = '11352343'
API_KEY = 'Nd5Z1NkGoLDvHwBnD2bFLpCE'
SECRET_KEY = 'A9FsnnPj1Ys2Gof70SNgYo23hKOIK8Os' 

# 初始化AipFace对象
aipOcr = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) 

# 读取图片
filePath=file+'.3.jpg'
def get_file_content(filePath):
 with open(filePath, 'rb') as fp:
 return fp.read() 

# 定义参数变量
options = {
 'detect_direction': 'true',
 'language_type': 'CHN_ENG',
} 

# 调用通用文字识别接口
result = aipOcr.basicGeneral(get_file_content(filePath), options)
print(result)
words_result=result['words_result']
for i in range(len(words_result)):
 print(words_result[i]['words'].replace(' ','').replace('.','')) #去掉可能被识别的空格与. 

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • python验证码识别的实例详解

    其实关于验证码识别涉及很多方面的内容,入手难度大,但是入手后,可拓展性又非常广泛,可玩性极强,成就感也很足,对这感兴趣的朋友们下面跟着小编一起来学习学习吧. 依赖 sudo apt-get install python-imaging sudo apt-get install tesseract-ocr pip install pytesseract 利用google ocr来识别验证码 from PIL import Image import pytesseract image = Image

  • python+selenium识别验证码并登录的示例代码

    由于工作需要,登录网站需要用到验证码.最初是研究过验证码识别的,但是总是不能获取到我需要的那个验证码.直到这周五,才想起这事来,昨天顺利的解决了. 下面正题: python版本:3.4.3 所需要的代码库:PIL,selenium,tesseract 先上代码: #coding:utf-8 import subprocess from PIL import Image from PIL import ImageOps from selenium import webdriver import t

  • 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脚本实现验证码识别

    最近在折腾验证码识别.最终的脚本的识别率在92%左右,9000张验证码大概能识别出八千三四百张左右.好吧,其实是验证码太简单.下面就是要识别的验证码. 我主要用的是Python中的PIL库. 首先进行二值化处理.由于图片中的噪点颜色比较浅,所以可以设定一个阈值直接过滤掉.这里我设置的阈值是150,像素大于150的赋值为1,小于的赋为0. def set_table(a): table = [] for i in range(256): if i < a: table.append(0) else

  • 详解Python验证码识别

    以前写过一个刷校内网的人气的工具,Java的(以后再也不行Java程序了),里面用到了验证码识别,那段代码不是我自己写的:-) 校内的验证是完全单色没有任何干挠的验证码,识别起来比较容易,不过从那段代码中可以看到基本的验证码识别方式.这几天在写一个程序的时候需要识别验证码,因为程序是Python写的自然打算用Python进行验证码的识别. 以前没用Python处理过图像,不太了解PIL(Python Image Library)的用法,这几天看了看PIL,发现它太强大了,简直和ImageMagi

  • Python网站验证码识别

    0x00 识别涉及技术 验证码识别涉及很多方面的内容.入手难度大,但是入手后,可拓展性又非常广泛,可玩性极强,成就感也很足. 验证码图像处理 验证码图像识别技术主要是操作图片内的像素点,通过对图片的像素点进行一系列的操作,最后输出验证码图像内的每个字符的文本矩阵. 读取图片 图片降噪 图片切割 图像文本输出 验证字符识别 验证码内的字符识别主要以机器学习的分类算法来完成,目前我所利用的字符识别的算法为KNN(K邻近算法)和SVM (支持向量机算法),后面我 会对这两个算法的适用场景进行详细描述.

  • python入门教程之识别验证码

    前言 验证码?我也能破解? 关于验证码的介绍就不多说了,各种各样的验证码在人们生活中时不时就会冒出来,身为学生日常接触最多的就是教务处系统的验证码了,比如如下的验证码: 识别办法 模拟登陆有着复杂的步骤,在这里咱们不管其他操作,只负责根据输入的一张验证码图片返回一个答案字符串. 我们知道验证码为了制作干扰,会把图片弄成五颜六色的样子,而我们首先就是要去除这些干扰,这一步就需要不断试验了,增强图片色彩,加大对比度等等都可以产生帮助. 在经过各种对图片的操作之后,终于找到了比较完美的去除干扰方案.可

  • Python验证码识别的方法

    本文实例讲述了Python验证码识别的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: #encoding=utf-8 import Image,ImageEnhance,ImageFilter import sys image_name = "./22.jpeg" #去处 干扰点 im = Image.open(image_name) im = im.filter(ImageFilter.MedianFilter()) enhancer = ImageEnhance.Contrast(

  • 谈谈Python进行验证码识别的一些想法

    用python加"验证码"为关键词在baidu里搜一下,可以找到很多关于验证码识别的文章.我大体看了一下,主要方法有几类:一类是通过对图片进行处理,然后利用字库特征匹配的方法,一类是图片处理后建立字符对应字典,还有一类是直接利用ocr模块进行识别.不管是用什么方法,都需要首先对图片进行处理,于是试着对下面的验证码进行分析. 一.图片处理 这个验证码中主要的影响因素是中间的曲线,首先考虑去掉图片中的曲线.考虑了两种算法: 第一种是首先取到曲线头的位置,即x=0时,黑点的位置.然后向后移动

  • Python验证码识别处理实例

    一.准备工作与代码实例 (1)安装PIL:下载后是一个exe,直接双击安装,它会自动安装到C:\Python27\Lib\site-packages中去, (2)pytesser:下载解压后直接放C:\Python27\Lib\site-packages(根据你安装的Python路径而不同),同时,新建一个pytheeer.pth,内容就写pytesser,注意这里的内容一定要和pytesser这个文件夹同名,意思就是pytesser文件夹,pytesser.pth,及内容都要一样! (3)Te

随机推荐