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Python 代码实现验证码识别,很稳

一、环境配置

需要 pillow 和 pytesseract 这两个库,pip install 安装就好了。

pip install pillow -i http://pypi.douban.com/simple –trusted-host pypi.douban.com

pip install pytesseract -i http://pypi.douban.com/simple –trusted-host pypi.douban.com

安装好Tesseract-OCR.exe

pytesseract 库的配置:搜索找到pytesseract.py,打开该.py文件,找到 tesseract_cmd,改变它的值为刚才安装 tesseract.exe 的路径。

Python 代码实现验证码识别,很稳

二、验证码识别

识别验证码,需要先对图像进行预处理,去除会影响识别准确度的线条或噪点,提高识别准确度。

实例1

importcv2ascv

importpytesseract

fromPILimportImage

defrecognize_text(image):

# 边缘保留滤波  去噪

dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, sp=10, sr=150)

# 灰度图像

gray = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化

ret, binary = cv.threshold(gray,0,255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)

# 形态学操作   腐蚀  膨胀

erode = cv.erode(binary,None, iterations=2)

dilate = cv.dilate(erode,None, iterations=1)

cv.imshow(‘dilate’, dilate)

# 逻辑运算  让背景为白色  字体为黑  便于识别

cv.bitwise_not(dilate, dilate)

cv.imshow(‘binary-image’, dilate)

# 识别

test_message = Image.fromarray(dilate)

text = pytesseract.image_to_string(test_message)

print(f’识别结果:{text}’)

src = cv.imread(r’./test/044.png’)

cv.imshow(‘input image’, src)

recognize_text(src)

cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

运行效果如下:

识别结果:3n3D

Process finishedwithexit code0

Python 代码实现验证码识别,很稳

实例2

importcv2ascv

importpytesseract

fromPILimportImage

defrecognize_text(image):

# 边缘保留滤波  去噪

blur =cv.pyrMeanShiftFiltering(image, sp=8, sr=60)

cv.imshow(‘dst’, blur)

# 灰度图像

gray = cv.cvtColor(blur, cv.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化

ret, binary = cv.threshold(gray,0,255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)

print(f’二值化自适应阈值:{ret}’)

cv.imshow(‘binary’, binary)

# 形态学操作  获取结构元素  开操作

kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3,2))

bin1 = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_OPEN, kernel)

cv.imshow(‘bin1’, bin1)

kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_OPEN, (2,3))

bin2 = cv.morphologyEx(bin1, cv.MORPH_OPEN, kernel)

cv.imshow(‘bin2’, bin2)

# 逻辑运算  让背景为白色  字体为黑  便于识别

cv.bitwise_not(bin2, bin2)

cv.imshow(‘binary-image’, bin2)

# 识别

test_message = Image.fromarray(bin2)

text = pytesseract.image_to_string(test_message)

print(f’识别结果:{text}’)

src = cv.imread(r’./test/045.png’)

cv.imshow(‘input image’, src)

recognize_text(src)

cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

运行效果如下:

二值化自适应阈值:181.0

识别结果:8A62N1

Process finishedwithexit code0

Python 代码实现验证码识别,很稳

实例3

importcv2ascv

importpytesseract

fromPILimportImage

defrecognize_text(image):

# 边缘保留滤波  去噪

blur = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, sp=8, sr=60)

cv.imshow(‘dst’, blur)

# 灰度图像

gray = cv.cvtColor(blur, cv.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化  设置阈值  自适应阈值的话 黄色的4会提取不出来

ret, binary = cv.threshold(gray,185,255, cv.THRESH_BINARY_INV)

print(f’二值化设置的阈值:{ret}’)

cv.imshow(‘binary’, binary)

# 逻辑运算  让背景为白色  字体为黑  便于识别

cv.bitwise_not(binary, binary)

cv.imshow(‘bg_image’, binary)

# 识别

test_message = Image.fromarray(binary)

text = pytesseract.image_to_string(test_message)

print(f’识别结果:{text}’)

src = cv.imread(r’./test/045.jpg’)

cv.imshow(‘input image’, src)

recognize_text(src)

cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

运行效果如下:

二值化设置的阈值:185.0

识别结果:7364

Process finishedwithexit code0

Python 代码实现验证码识别,很稳

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