python验证码识别教程之灰度处理、二值化、降噪与tesserocr识别 最新的OCR模块
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python验证码识别教程之灰度处理、二值化、降噪与tesserocr识别
![](/skin/2018/images/text-message.png)
前言
写爬虫有一个绕不过去的问题就是验证码,现在验证码分类大概有4种:
- 图像类
- 滑动类
- 点击类
- 语音类
今天先来看看图像类,这类验证码大多是数字、字母的组合,国内也有使用汉字的。在这个基础上增加噪点、干扰线、变形、重叠、不同字体颜色等方法来增加识别难度。
相应的,验证码识别大体可以分为下面几个步骤:
- 灰度处理
- 增加对比度(可选)
- 二值化
- 降噪
- 倾斜校正分割字符
- 建立训练库
- 识别
由于是实验性质的,文中用到的验证码均为程序生成而不是批量下载真实的网站验证码,这样做的好处就是可以有大量的知道明确结果的数据集。
当需要真实环境下需要获取数据时,可以使用结合各个大码平台来建立数据集进行训练。
生成验证码这里我使用Claptcha (本地下载)这个库,当然Captcha(本地下载)这个库也是个不错的选择。
为了生成最简单的纯数字、无干扰的验证码,首先需要将claptcha.py的285行_drawLine做一些修改,我直接让这个函数返回None,然后开始生成验证码:
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from claptcha import Claptcha c = Claptcha( "8069" , "/usr/share/fonts/truetype/freefont/FreeMono.ttf" ) t,_ = c.write( '1.png' ) |
这里需要注意ubuntu的字体路径,也可以在网上下载其他字体使用。生成验证码如下:
可以看出,验证码有形变。对于这类最简单的验证码,可以直接使用谷歌开源的tesserocr来识别。
首先安装:
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apt-get install tesseract-ocr libtesseract-dev libleptonica-dev pip install tesserocr |
然后开始识别:
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from PIL import Image import tesserocr p1 = Image. open ( '1.png' ) tesserocr.image_to_text(p1) '8069\n\n' |
可以看出,对于这种简单的验证码,基本什么都不做识别率就已经很高了。有兴趣的小伙伴可以用更多的数据来测试,这里我就不展开了。
接下来,在验证码背景添加噪点来看看:
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c = Claptcha( "8069" , "/usr/share/fonts/truetype/freefont/FreeMono.ttf" ,noise = 0.4 ) t,_ = c.write( '2.png' ) |
生成验证码如下:
识别:
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p2 = Image. open ( '2.png' ) tesserocr.image_to_text(p2) '8069\n\n' |
效果还可以。接下来生成一个字母数字组合的:
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c2 = Claptcha( "A4oO0zZ2" , "/usr/share/fonts/truetype/freefont/FreeMono.ttf" ) t,_ = c2.write( '3.png' ) |
生成验证码如下:
第3个为小写字母o,第4个为大写字母O,第5个为数字0,第6个为小写字母z,第7个为大写字母Z,最后一个是数字2。人眼已经跪了有木有!但现在一般验证码对大小写是不做严格区分的,看自动识别什么样吧:
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p3 = Image. open ( '3.png' ) tesserocr.image_to_text(p3) 'AMOOZW\n\n' |
人眼都跪的计算机当然也废了。但是,对于一些干扰小、形变不严重的,使用tesserocr还是十分简单方便的。然后将修改的claptcha.py的285行_drawLine还原,看添加干扰线的情况。
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p4 = Image. open ( '4.png' ) tesserocr.image_to_text(p4) '' |
加了条干扰线就完全识别不出来了,那么有没有什么办法去除干扰线呢?
虽然图片看上去是黑白的,但还需要进行灰度处理,否则使用load()函数得到的是某个像素点的RGB元组而不是单一值了。处理如下:
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def binarizing(img,threshold): """传入image对象进行灰度、二值处理""" img = img.convert( "L" ) # 转灰度 pixdata = img.load() w, h = img.size # 遍历所有像素,大于阈值的为黑色 for y in range (h): for x in range (w): if pixdata[x, y] < threshold: pixdata[x, y] = 0 else : pixdata[x, y] = 255 return img |
处理后的图片如下:
可以看出处理后图片锐化了很多,接下来尝试去除干扰线,常见的4邻域、8邻域算法。所谓的X邻域算法,可以参考手机九宫格输入法,按键5为要判断的像素点,4邻域就是判断上下左右,8邻域就是判断周围8个像素点。如果这4或8个点中255的个数大于某个阈值则判断这个点为噪音,阈值可以根据实际情况修改。
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def depoint(img): """传入二值化后的图片进行降噪""" pixdata = img.load() w,h = img.size for y in range ( 1 ,h - 1 ): for x in range ( 1 ,w - 1 ): count = 0 if pixdata[x,y - 1 ] > 245 : #上 count = count + 1 if pixdata[x,y + 1 ] > 245 : #下 count = count + 1 if pixdata[x - 1 ,y] > 245 : #左 count = count + 1 if pixdata[x + 1 ,y] > 245 : #右 count = count + 1 if pixdata[x - 1 ,y - 1 ] > 245 : #左上 count = count + 1 if pixdata[x - 1 ,y + 1 ] > 245 : #左下 count = count + 1 if pixdata[x + 1 ,y - 1 ] > 245 : #右上 count = count + 1 if pixdata[x + 1 ,y + 1 ] > 245 : #右下 count = count + 1 if count > 4 : pixdata[x,y] = 255 return img |
处理后的图片如下:
好像……根本没卵用啊?!确实是这样的,因为示例中的图片干扰线的宽度和数字是一样的。对于干扰线和数据像素不同的,比如Captcha生成的验证码:
从左到右依次是原图、二值化、去除干扰线的情况,总体降噪的效果还是比较明显的。另外降噪可以多次执行,比如我对上面的降噪后结果再进行依次降噪,可以得到下面的效果:
再进行识别得到了结果:
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p7 = Image. open ( '7.png' ) tesserocr.image_to_text(p7) '8069 ,,\n\n' |
另外,从图片来看,实际数据颜色明显和噪点干扰线不同,根据这一点可以直接把噪点全部去除,这里就不展开说了。
第一篇文章,先记录如何将图片进行灰度处理、二值化、降噪,并结合tesserocr来识别简单的验证码,剩下的部分在下一篇文章中和大家一起分享。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对脚本之家的支持。