Python验证码识别的方法

2024-10-10 01:23:12

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(im)
im = enhancer.enhance(2)
im = im.convert('1')
#im.show() #测试查看
s = 12   #启始 切割点 x
t = 2    #启始 切割点 y
w = 10   #切割 宽 +y
h = 15   #切割 长 +x
im_new = []
for i in range(4): #验证码切割
  im1 = im.crop((s+w*i+i*2,t,s+w*(i+1)+i*2,h))
  im_new.append(im1)
#im_new[0].show()#测试查看
xsize, ysize = im_new[0].size
gd = []
for i in range(ysize):
  tmp=[]
  for j in range(xsize):
    if( im_new[0].getpixel((j,i)) == 255 ):
      tmp.append(1)
    else:
      tmp.append(0)
  gd.append(tmp)
#看效果
for i in range(ysize):
  print gd[i]

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

Python 40行代码实现人脸识别功能

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Python+Opencv识别两张相似图片

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详解Python验证码识别

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机器学习python实战之手写数字识别

看了上一篇内容之后,相信对K近邻算法有了一个清晰的认识,今天的内容--手写数字识别是对上一篇内容的延续,这里也是为了自己能更熟练的掌握k-NN算法. 我们有大约2000个训练样本和1000个左右测试样本,训练样本所在的文件夹是trainingDigits,测试样本所在的文件夹是testDigits.文本文件中是0~9的数字,但是是用二值图表示出来的,如图.我们要做的就是使用训练样本训练模型,并用测试样本来检测模型的性能. 首先,我们需要将文本文件中的内容转化为向量,因为图片大小是32*32,所以
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

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