Python验证码自动识别

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,今天就来看下如何让机器自动识别验证码。

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

今天讲的不涉及训练字体库的内容,感兴趣的同学请自行搜索相关文章。

几个主要的验证码识别相关的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:

# 自适应阀值二值化
def _get_dynamic_binary_image(filedir, img_name):
  filename =   './out_img/' + img_name.split('.')[0] + '-binary.jpg'
  img_name = filedir + '/' + img_name
  print('.....' + img_name)
  im = cv2.imread(img_name)
  im = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #灰值化
  # 二值化
  th1 = cv2.adaptiveThreshold(im, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 21, 1)
  cv2.imwrite(filename,th1)
  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  w - 2:
        img[x, y] = 255
      if 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:

# 干扰线降噪
def interference_line(img, img_name):
  filename =  './out_img/' + img_name.split('.')[0] + '-interferenceline.jpg'
  h, w = img.shape[:2]
  # !!!opencv矩阵点是反的
  # img[1,2] 1:图片的高度,2:图片的宽度
  for y in range(1, w - 1):
    for x in range(1, h - 1):
      count = 0
      if img[x, y - 1] > 245:
        count = count + 1
      if img[x, y + 1] > 245:
        count = count + 1
      if img[x - 1, y] > 245:
        count = count + 1
      if img[x + 1, y] > 245:
        count = count + 1
      if count > 2:
        img[x, y] = 255
  cv2.imwrite(filename,img)
  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(cur_pixel) \
                      + int(img[x, y + 1]) \
                      + int(img[x + 1, y]) \
                      + int(img[x + 1, y + 1])
                if sum <= 3 * 245:
                  img[x, y] = 0
        elif y == width - 1:  # 最下面一行
            if x == 0:  # 左下顶点
                # 中心点旁边3个点
                sum = int(cur_pixel) \
                      + int(img[x + 1, y]) \
                      + int(img[x + 1, y - 1]) \
                      + int(img[x, y - 1])
                if sum <= 2 * 245:
                  img[x, y] = 0
            elif x == height - 1:  # 右下顶点
                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:  # 最下非顶点,6邻域
                sum = int(cur_pixel) \
                      + int(img[x - 1, y]) \
                      + int(img[x + 1, y]) \
                      + int(img[x, y - 1]) \
                      + int(img[x - 1, y - 1]) \
                      + int(img[x + 1, y - 1])
                if sum <= 3 * 245:
                  img[x, y] = 0
        else:  # y不在边界
            if x == 0:  # 左边非顶点
                sum = int(img[x, y - 1]) \
                      + int(cur_pixel) \
                      + int(img[x, y + 1]) \
                      + int(img[x + 1, y - 1]) \
                      + int(img[x + 1, y]) \
                      + int(img[x + 1, y + 1])
                if sum <= 3 * 245:
                  img[x, y] = 0
            elif x == height - 1:  # 右边非顶点
                sum = int(img[x, y - 1]) \
                      + int(cur_pixel) \
                      + int(img[x, y + 1]) \
                      + int(img[x - 1, y - 1]) \
                      + int(img[x - 1, y]) \
                      + int(img[x - 1, y + 1])
                if sum <= 3 * 245:
                  img[x, y] = 0
            else:  # 具备9领域条件的
                sum = int(img[x - 1, y - 1]) \
                      + int(img[x - 1, y]) \
                      + int(img[x - 1, y + 1]) \
                      + int(img[x, y - 1]) \
                      + int(cur_pixel) \
                      + int(img[x, y + 1]) \
                      + int(img[x + 1, y - 1]) \
                      + int(img[x + 1, y]) \
                      + int(img[x + 1, y + 1])
                if sum <= 4 * 245:
                  img[x, y] = 0
    cv2.imwrite(filename,img)
    return img

效果:

其实到了这一步,这些字符就可以识别了,没必要进行字符切割了,现在这三种类型的验证码识别率已经达到50%以上了

字符切割

字符切割通常用于验证码中有粘连的字符,粘连的字符不好识别,所以我们需要将粘连的字符切割为单个的字符,在进行识别

字符切割的思路就是找到一个黑色的点,然后在遍历与他相邻的黑色的点,直到遍历完所有的连接起来的黑色的点,找出这些点中的最高的点、最低的点、最右边的点、最左边的点,记录下这四个点,认为这是一个字符,然后在向后遍历点,直至找到黑色的点,继续以上的步骤。最后通过每个字符的四个点进行切割

图中红色的点就是代码执行完后,标识出的每个字符的四个点,然后就会根据这四个点进行切割(图中画的有些误差,懂就好)

但是也可以看到,m2是粘连的,代码认为他是一个字符,所以我们需要对每个字符的宽度进行检测,如果他的宽度过宽,我们就认为他是两个粘连在一起的字符,并将它在从中间切割

确定每个字符的四个点代码:

def cfs(im,x_fd,y_fd):
  '''用队列和集合记录遍历过的像素坐标代替单纯递归以解决cfs访问过深问题
  '''
  # print('**********')
  xaxis=[]
  yaxis=[]
  visited =set()
  q = Queue()
  q.put((x_fd, y_fd))
  visited.add((x_fd, y_fd))
  offsets=[(1, 0), (0, 1), (-1, 0), (0, -1)]#四邻域
  while not q.empty():
      x,y=q.get()
      for xoffset,yoffset in offsets:
          x_neighbor,y_neighbor = x+xoffset,y+yoffset
          if (x_neighbor,y_neighbor) in (visited):
              continue  # 已经访问过了
          visited.add((x_neighbor, y_neighbor))
          try:
              if im[x_neighbor, y_neighbor] == 0:
                  xaxis.append(x_neighbor)
                  yaxis.append(y_neighbor)
                  q.put((x_neighbor,y_neighbor))
          except IndexError:
              pass
  # print(xaxis)
  if (len(xaxis) == 0 | len(yaxis) == 0):
    xmax = x_fd + 1
    xmin = x_fd
    ymax = y_fd + 1
    ymin = y_fd
  else:
    xmax = max(xaxis)
    xmin = min(xaxis)
    ymax = max(yaxis)
    ymin = min(yaxis)
    #ymin,ymax=sort(yaxis)
  return ymax,ymin,xmax,xmin
def detectFgPix(im,xmax):
  '''搜索区块起点
  '''
  h,w = im.shape[:2]
  for y_fd in range(xmax+1,w):
      for x_fd in range(h):
          if im[x_fd,y_fd] == 0:
              return x_fd,y_fd
def CFS(im):
  '''切割字符位置
  '''
  zoneL=[]#各区块长度L列表
  zoneWB=[]#各区块的X轴[起始,终点]列表
  zoneHB=[]#各区块的Y轴[起始,终点]列表
  xmax=0#上一区块结束黑点横坐标,这里是初始化
  for i in range(10):
      try:
          x_fd,y_fd = detectFgPix(im,xmax)
          # print(y_fd,x_fd)
          xmax,xmin,ymax,ymin=cfs(im,x_fd,y_fd)
          L = xmax - xmin
          H = ymax - ymin
          zoneL.append(L)
          zoneWB.append([xmin,xmax])
          zoneHB.append([ymin,ymax])
      except TypeError:
          return zoneL,zoneWB,zoneHB
  return zoneL,zoneWB,zoneHB

分割粘连字符代码:

# 切割的位置
im_position = CFS(im)
maxL = max(im_position[0])
minL = min(im_position[0])
# 如果有粘连字符,如果一个字符的长度过长就认为是粘连字符,并从中间进行切割
if(maxL > minL + minL * 0.7):
    maxL_index = im_position[0].index(maxL)
    minL_index = im_position[0].index(minL)
    # 设置字符的宽度
    im_position[0][maxL_index] = maxL // 2
    im_position[0].insert(maxL_index + 1, maxL // 2)
    # 设置字符X轴[起始,终点]位置
    im_position[1][maxL_index][1] = im_position[1][maxL_index][0] + maxL // 2
    im_position[1].insert(maxL_index + 1, [im_position[1][maxL_index][1] + 1, im_position[1][maxL_index][1] + 1 + maxL // 2])
    # 设置字符的Y轴[起始,终点]位置
    im_position[2].insert(maxL_index + 1, im_position[2][maxL_index])
# 切割字符,要想切得好就得配置参数,通常 1 or 2 就可以
cutting_img(im,im_position,img_name,1,1)


切割粘连字符代码:

def cutting_img(im,im_position,img,xoffset = 1,yoffset = 1):
  filename =  './out_img/' + img.split('.')[0]
  # 识别出的字符个数
  im_number = len(im_position[1])
  # 切割字符
  for i in range(im_number):
    im_start_X = im_position[1][i][0] - xoffset
    im_end_X = im_position[1][i][1] + xoffset
    im_start_Y = im_position[2][i][0] - yoffset
    im_end_Y = im_position[2][i][1] + yoffset
    cropped = im[im_start_Y:im_end_Y, im_start_X:im_end_X]
    cv2.imwrite(filename + '-cutting-' + str(i) + '.jpg',cropped)

效果:

识别

识别用的是typesseract库,主要识别一行字符和单个字符时的参数设置,识别中英文的参数设置,代码很简单就一行,我这里大多是filter文件的操作

代码:

# 识别验证码
cutting_img_num = 0
for file in os.listdir('./out_img'):
    str_img = ''
    if fnmatch(file, '%s-cutting-*.jpg' % img_name.split('.')[0]):
      cutting_img_num += 1
for i in range(cutting_img_num):
    try:
      file = './out_img/%s-cutting-%s.jpg' % (img_name.split('.')[0], i)
      # 识别字符
      str_img = str_img + image_to_string(Image.open(file),lang = 'eng', config='-psm 10') #单个字符是10,一行文本是7
    except Exception as err:
      pass
print('切图:%s' % cutting_img_num)
print('识别为:%s' % str_img)

最后这种粘连字符的识别率是在30%左右,而且这种只是处理两个字符粘连,如果有两个以上的字符粘连还不能识别,但是根据字符宽度判别的话也不难,有兴趣的可以试一下

无需切割字符识别的效果:

需要切割字符的识别效果:

使用方法:

1、将要识别的验证码图片放入与脚本同级的img文件夹中,创建out_img文件夹

2、python filename

3、二值化、降噪等各个阶段的图片将存储在out_img文件夹中,最终识别结果会打印到屏幕上


文章转自:http://www.cnblogs.com/qqandfqr/p/7866650.html

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