python 识别图片验证码/滑块验证码准确率极高的 ddddocr 库
前言
验证码的种类有很多,它是常用的一种反爬手段,包括:图片验证码,滑块验证码,等一些常见的验证码场景。
识别验证码的python 库有很多,用起来也并不简单,这里推荐一个简单实用的识别验证码的库 ddddocr (带带弟弟ocr)库.
环境准备
python 版本要求小于等于python3.9 版本
pip 安装
pip install ddddocr
下载的安装包比较大,一般用国内的下载源可以加快下载速度
pip install ddddocr -i https://pypi.douban.com/simple
github地址https://github.com/sml2h3/ddddocr
快速开始
先随便找个纯英文的验证码,保持为a1.png
代码示例
import ddddocr # 导入 ddddocr
ocr = ddddocr.DdddOcr() # 实例化
with open('a1.png', 'rb') as f: # 打开图片
img_bytes = f.read() # 读取图片
res = ocr.classification(img_bytes) # 识别
print(res)
运行结果
已经能识别到 xnen ,但是会出现"欢迎使用ddddocr,本项目专注带动行业内卷..."提示语, 可以加一个参数show_ad=False
import ddddocr # 导入 ddddocr
ocr = ddddocr.DdddOcr(show_ad=False) # 实例化
with open('a1.png', 'rb') as f: # 打开图片
img_bytes = f.read() # 读取图片
res = ocr.classification(img_bytes) # 识别
print(res)
图片验证码
识别一下三种验证码
代码示例
import ddddocr # 导入 ddddocr
ocr = ddddocr.DdddOcr(show_ad=False) # 实例化
with open('a2.png', 'rb') as f: # 打开图片
img_bytes = f.read() # 读取图片
res2 = ocr.classification(img_bytes) # 识别
print(res2)
with open('a3.png', 'rb') as f: # 打开图片
img_bytes = f.read() # 读取图片
res3 = ocr.classification(img_bytes) # 识别
print(res3)
with open('a4.png', 'rb') as f: # 打开图片
img_bytes = f.read() # 读取图片
res4 = ocr.classification(img_bytes) # 识别
print(res4)
运行结果
giv6j
zppk
4Tskh
滑块验证码
滑块验证码场景如下场景示例
先抠出2张图片,分别为background.png 和 target.png
解决问题的重点是计算缺口的位置
import ddddocr
det = ddddocr.DdddOcr(det=False, ocr=False, show_ad=False)
with open('target.png', 'rb') as f:
target_bytes = f.read()
with open('background.png', 'rb') as f:
background_bytes = f.read()
res = det.slide_match(target_bytes, background_bytes, simple_target=True)
print(res)
运行结果
{'target_y': 0, 'target': [184, 58, 246, 120]}
target 的四个值就是缺口位置的左上角和右下角的左边位置
识别中文
识别图片上的文字
import ddddocr
import cv2
det = ddddocr.DdddOcr(det=True)
with open("test.png", 'rb') as f:
image = f.read()
poses = det.detection(image)
im = cv2.imread("test.png")
for box in poses:
x1, y1, x2, y2 = box
im = cv2.rectangle(im, (x1, y1), (x2, y2), color=(0, 0, 255), thickness=2)
cv2.imwrite("result.jpg", im)
保存后的图片
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