使用 Python 实现验证码自动识别

验证码在防止自动化攻击中扮演了重要角色，而使用 OCR（光学字符识别）技术可以实现对验证码内容的自动解析和提取。在本文中，我们将使用 Python 结合 Tesseract OCR 来完成英文数字验证码的识别任务。

环境配置
安装 Python 和依赖库
首先，确保您已经安装了 Python。若尚未安装，请访问 Python 官方网站下载并安装。

接下来，安装以下必要的 Python 库：

pytesseract：Tesseract OCR 的 Python 接口。
Pillow：用于加载和处理图像。
opencv-python：用于图像处理和预处理。
在终端中运行以下命令安装所需库：

bash
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pip install pytesseract pillow opencv-python
安装 Tesseract OCR
Tesseract OCR 是本程序的核心组件，需要在系统中安装。以下是安装方式：

Linux：运行以下命令安装：
bash

sudo apt install tesseract-ocr
macOS：通过 Homebrew 安装：
bash

brew install tesseract
Windows：从 Tesseract OCR 官方页面下载并安装适合的版本。安装完成后，记得将 Tesseract 的安装路径添加到环境变量中。
安装完成后，可通过以下命令验证安装是否成功：

bash

tesseract --version
编写验证码识别代码
以下代码展示了一个简单的示例，用于识别英文数字组成的验证码：

python

import pytesseract
from PIL import Image, ImageOps
import cv2

设置 Tesseract 路径（Windows 用户需要根据安装路径修改）

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

加载验证码图片

image_path = "captcha_image.png"
image = Image.open(image_path)

转为灰度图像，去除颜色干扰

gray_image = ImageOps.grayscale(image)

使用 OpenCV 进一步处理图像（例如二值化）

gray_cv_image = cv2.cvtColor(cv2.imread(image_path), cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, binary_image = cv2.threshold(gray_cv_image, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)

可选：保存处理后的图像以检查效果

cv2.imwrite("processed_captcha.png", binary_image)

使用 Tesseract OCR 识别验证码

recognized_text = pytesseract.image_to_string(binary_image, config="--psm 7")

输出结果

print(f"识别的验证码内容是：{recognized_text.strip()}")
代码解析
图像加载与预处理
使用 Pillow 加载验证码图片，并将其转为灰度图像（ImageOps.grayscale），以去除颜色干扰。
利用 OpenCV 的 cv2.threshold 方法对图像进行二值化处理，将图像分割为黑白两部分，以增强对比度，突出文本部分。
OCR 识别
使用 pytesseract.image_to_string 方法将图像中的文字转换为字符串。
配置参数 --psm 7 告诉 Tesseract OCR 以单行模式处理图像，这是验证码识别的常用设置。
保存处理后图像
处理后的图像保存为 processed_captcha.png，可以检查是否达到理想的预处理效果。
运行代码
将代码保存为 captcha_solver.py，并将目标验证码图片保存为 captcha_image.png，确保它们位于同一目录下。然后运行以下命令：

bash

python captcha_solver.py
如果一切顺利，程序将输出识别结果，例如：

text

识别的验证码内容是：X3K7L
示例演示
输入图像：
原始验证码图片 captcha_image.png

处理后图像：
二值化后的图像 processed_captcha.png

输出结果：
text

识别的验证码内容是：8H5J2
提高识别率的技巧
若初始识别效果不佳，可尝试以下方法：

改进图像预处理：

应用模糊或锐化滤波器。
使用形态学操作（如膨胀或腐蚀）去除噪声。
调整 Tesseract 参数：

修改页面分割模式（PSM）参数：
--psm 6：假设图像包含多行文本。
--psm 8：逐字处理图像。
增加 OCR 的置信度阈值。
训练 Tesseract：

如果验证码使用自定义字体，可通过训练 Tesseract 来识别特定字体和样式。