7.图形验证码识别技术
图形验证码识别技术:
阻碍我们爬虫的。有时候正是在登录或者请求一些数据时候的图形验证码。因此这里我们讲解一种能将图片翻译成文字的技术。将图片翻译成文字一般被成为光学文字识别(Optical Character Recognition),简写为OCR
。实现OCR
的库不是很多,特别是开源的。因为这块存在一定的技术壁垒(需要大量的数据、算法、机器学习、深度学习知识等),并且如果做好了具有很高的商业价值。因此开源的比较少。这里介绍一个比较优秀的图像识别开源库:Tesseract。
Tesseract:
Tesseract是一个OCR库,目前由谷歌赞助。Tesseract是目前公认最优秀、最准确的开源OCR库。Tesseract具有很高的识别度,也具有很高的灵活性,他可以通过训练识别任何字体。
安装:
Windows系统:
在以下链接下载可执行文件,然后一顿点击下一步安装即可(放在不需要权限的纯英文路径下):
https://github.com/tesseract-ocr/
Linux系统:
可以在以下链接下载源码自行编译。
https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Compiling
或者在ubuntu
下通过以下命令进行安装:
sudo apt install tesseract-ocr
Mac系统:
用Homebrew
即可方便安装:
brew install tesseract
设置环境变量:
安装完成后,如果想要在命令行中使用Tesseract
,那么应该设置环境变量。Mac
和Linux
在安装的时候就默认已经设置好了。在Windows
下把tesseract.exe
所在的路径添加到PATH
环境变量中。
还有一个环境变量需要设置的是,要把训练的数据文件路径也放到环境变量中。
在环境变量中,添加一个TESSDATA_PREFIX=C:\path_to_tesseractdata\teseractdata
。
在命令行中使用tesseract识别图像:
如果想要在cmd
下能够使用tesseract
命令,那么需要把tesseract.exe
所在的目录放到PATH
环境变量中。然后使用命令:tesseract 图片路径 文件路径
。
示例:
tesseract a.png a
那么就会识别出a.png
中的图片,并且把文字写入到a.txt
中。如果不想写入文件直接想显示在终端,那么不要加文件名就可以了。
在代码中使用tesseract识别图像:
在Python
代码中操作tesseract
。需要安装一个库,叫做pytesseract
。通过pip
的方式即可安装:
pip install pytesseract
并且,需要读取图片,需要借助一个第三方库叫做PIL
。通过pip list
看下是否安装。如果没有安装,通过pip
的方式安装:
pip install PIL
使用pytesseract
将图片上的文字转换为文本文字的示例代码如下:
# 导入pytesseract库 import pytesseract # 导入Image库 from PIL import Image # 指定tesseract.exe所在的路径 pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'D:\ProgramApp\TesseractOCR\tesseract.exe' # 打开图片 image = Image.open("a.png") # 调用image_to_string将图片转换为文字 text = pytesseract.image_to_string(image) print(text)
用pytesseract
处理拉勾网图形验证码:
import pytesseract from urllib import request from PIL import Image import time pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"D:\ProgramApp\TesseractOCR\tesseract.exe" while True: captchaUrl = "https://passport.lagou.com/vcode/create?from=register&refresh=1513081451891" request.urlretrieve(captchaUrl,'captcha.png') image = Image.open('captcha.png') text = pytesseract.image_to_string(image,lang='eng') print(text) time.sleep(2)