如何利用Python做简单的验证码识别

Posted 2023-03-09

参考技术A 先是获取验证码样本。。。我存了大概500个。
用dia测了测每个字之间的间距，直接用PIL开始切。
from PIL import Image
for j in range(0,500):
f=Image.open("../test.jpg".format(j))
for i in range(0,4):
f.crop((20+20*i,0,40+20*i,40)).save("test0-1.jpg".format(j,i+1))

上面一段脚本的意思是把jpg切成四个小块然后保存
之后就是二值化啦。
def TotallyShit(im):
x,y=im.size
mmltilist=list()
for i in range(x):
for j in range(y):
if im.getpixel((i,j))<200:
mmltilist.append(1)
else:
mmltilist.append(0)
return mmltilist

咳咳，不要在意函数的名字。上面的一段代码的意思是遍历图片的每个像素点，颜色数值小于200的用1表示，其他的用0表示。
其中的im代表的是Image.open()类型。
切好的图片长这样的。
只能说这样切的图片还是很粗糙，很僵硬。
下面就是分类啦。
把0-9，“+”，”-“的图片挑好并放在不同的文件夹里面，这里就是纯体力活了。
再之后就是模型建立了。
这里我试了自己写的还有sklearn svm和sklearn neural_network。发现最后一个的识别正确率高的多。不知道是不是我样本问题QAQ。
下面是模型建立的代码
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
import numpy as np
def clf():
clf=MLPClassifier()
mmltilist=list()
X=list()
for i in range(0,12):
for j in os.listdir("douplings/douplings-".format(i)):
mmltilist.append(TotallyShit(Image.open("douplings/douplings-0/1".format(i,j)).convert("L")))
X.append(i)
clf.fit(mmltilist,X)
return clf

大概的意思是从图片源中读取图片和label然后放到模型中去跑吧。
之后便是图像匹配啦。
def get_captcha(self):
with open("test.jpg","wb") as f:
f.write(self.session.get(self.live_captcha_url).content)
gim=Image.open("test.jpg").convert("L")
recognize_list=list()
for i in range(0,4):
part=TotallyShit(gim.crop((20+20*i,0,40+20*i,40)))
np_part_array=np.array(part).reshape(1,-1)
predict_num=int(self.clf.predict(np_part_array)[0])
if predict_num==11:
recognize_list.append("+")
elif predict_num==10:
recognize_list.append("-")
else:
recognize_list.append(str(predict_num))
return ''.join(recognize_list)

最后eval一下识别出来的字符串就得出结果了。。
顺便提一句现在的bilibili登陆改成rsa加密了，麻蛋，以前的脚本全部作废，心好痛。
登陆的代码。
import time
import requests
import rsa
r=requests.session()
data=r.get("act=getkey&_="+str(int(time.time()*1000))).json()
pub_key=rsa.PublicKey.load_pkcs1_openssl_pem(data['key'])
payload =
'keep': 1,
'captcha': '',
'userid': "youruserid",
'pwd': b64encode(rsa.encrypt((data['hash'] +"yourpassword").encode(), pub_key)).decode(),

r.post("",data=payload)

Python验证码识别：利用pytesser识别简单图形验证码

一、探讨 

    识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课，涉及到计算机图形学，机器学习，机器视觉，人工智能等等高深领域……
    简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理，边界区分，面积计算，体积计算，扭曲变形校正。对于颜色则有色彩空间的计算与转换，图形上色，阴影，色差处理等等。

    在破解验证码中需要用到的知识一般是 像素，线，面等基本2维图形元素的处理和色差分析。常见工具为：
    •支持向量机(SVM)
    •OpenCV
    •图像处理软件(Photoshop,Gimp…)
    •Python Image Library

二、PIL安装

    PIL： Python Imaging Library, 是Python平台的图像处理标准库，功能非常强大。

    在Debian/Ubantu Linux下直接通过apt安装：

$ sudo apt-get install python-imaging

    Max和其他版本的Linux可以直接使用easy_install或pip安装，安装前需要把编译环境装好：

$ sudo easy_install PIL

    Windos平台可以直接去PIL官网下载exe安装包。http://pythonware.com/products/pil/

    注：官网提供的安装包是32位的，63位系统请前往这里 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pillow 下载替代包pillow。

三、一般思路

    验证码识别的一般思路为：

 

    1、图片降噪

    2、图片切割

    3、图像文本输出

3.1 图片降噪

    所谓降噪就是把不需要的信息通通去除，比如背景，干扰线，干扰像素等等，只剩下需要识别的文字，让图片变成2进制点阵最好。

    对于彩色背景的验证码：每个像素都可以放在一个5维的空间里，这5个维度分别是，X,Y,R,G,B，也就是像素的坐标和颜色，在计算机图形学中，有很多种色彩空间，最常用的比如RGB，印刷用的CYMK，还有比较少见的HSL或者HSV，每种色彩空间的维度都不一样，但是可以通过公式互相转换。在RGB空间中不好区分颜色，可以把色彩空间转换为HSV或HSL。色彩空间参见 http://baike.baidu.com/view/3427413.htm 

    验证码图片7039.jpg：​

    1、导入Image包，打开图片：

from PIL import Image
im = Image.open(\'7039.jpg\')

    2、把彩色图像转化为灰度图像。RBG转化到HSI彩色空间，采用I分量：

imgry = im.convert(\'L\')
imgry.show()

    灰度看起来是这样的：​

    3、二值化处理

    二值化是图像分割的一种常用方法。在二值化图象的时候把大于某个临界灰度值的像素灰度设为灰度极大值，把小于这个值的像素灰度设为灰度极小值，从而实现二值化（一般设置为0-1）。根据阈值选取的不同，二值化的算法分为固定阈值和自适应阈值，这里选用比较简单的固定阈值。

​

把像素点大于阈值的设置,1，小于阈值的设置为0。生成一张查找表，再调用point()进行映射。

threshold = 140
table = []
for i in range(256):
    if i < threshold:
        table.append(0)
    else:
        table.append(1)
out = imgry.point(table, \'1\')
out.show()

    处理结果看起来是这样的：​

3.2 图片切割

    识别验证码的重点和难点就在于能否成功分割字符，对于颜色相同又完全粘连的字符，比如google的验证码，目前是没法做到5%以上的识别率的。不过google的验证码基本上人类也只有30%的识别率。本文使用的验证码例子比较容易识别。可以不用切割，有关图片切割的方法参见这篇博客：http://www.cnblogs.com/apexchu/p/4231041.html

 

四、利用pytesser模块实现识别

 

  pytesser是谷歌OCR开源项目的一个模块，在python中导入这个模块即可将图片中的文字转换成文本。

链接：https://code.google.com/p/pytesser/ 

pytesser 调用了 tesseract。在python中调用pytesser模块，pytesser又用tesseract识别图片中的文字。

 

4.1 pytesser安装

    1、如果没有安装PIL，请到这里下载安装：http://www.pythonware.com/products/pil/ 

    2、安装pytesser，下载地址：http://code.google.com/p/pytesser/ ，下载后直接将其解压到项目代码下，或者解压到python安装目录的Lib\\site-packages\\下，并将其添加到path环境变量中，不然在导入模块时会出错。

    3、下载Tesseract OCR engine：http://code.google.com/p/tesseract-ocr/  ，下载后解压，找到tessdata文件夹，用其替换掉pytesser解压后的tessdata文件夹即可。

    4、另外如果现在都是从PIL库中运入Image，没有使用Image模块，所以需要把pytesser.py中的import Image改为from PIL import Image, 其次还需要在pytesser文件夹中新建一个__init__.py的空文件。

    ps：如果觉得后面两步比较麻烦，可以直接到云盘中下载    http://yun.baidu.com/s/1jHJvNiI ，操作如步骤2。

 

4.2 调用pytesser识别

    pytesser提供了两种识别图片方法，通过image对象和图片地址，代码判断如下：

from PIL import Image
from pytesser import pytesser
image = Image.open(\'7039.jpg\')
print pytesser.image_file_to_string(\'7039.jpg\')
print pytesser.image_to_string(image)