python實現(xiàn)驗證碼識別功能
更新時間:2018年06月07日 10:17:58 作者:Li_JiaQian
這篇文章主要為大家詳細介紹了python實現(xiàn)驗證碼識別功能,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下
本文實例為大家分享了python實現(xiàn)驗證碼識別的具體代碼,供大家參考,具體內(nèi)容如下
1.通過二值化處理去掉干擾線
2.對黑白圖片進行降噪,去掉那些單獨的黑色像素點
3.消除邊框上附著的黑色像素點
4.識別圖像中的文字,去掉空格與'.'
python代碼:
from PIL import Image
from aip import AipOcr
file='1-1-7'
# 二值化處理,轉(zhuǎn)化為黑白圖片
def two_value():
for i in range(1, 5):
# 打開文件夾中的圖片
image = Image.open(file+'.jpg')
# 灰度圖
lim = image.convert('L')
# 灰度閾值設為165,低于這個值的點全部填白色
threshold = 165
table = []
for j in range(256):
if j < threshold:
table.append(0)
else:
table.append(1)
bim = lim.point(table, '1')
bim.save(file+'.1.jpg')
two_value()
# 去除干擾線
im = Image.open(file+'.1.jpg')
# 圖像二值化
data = im.getdata()
w, h = im.size
black_point = 0
for x in range(1, w - 1):
for y in range(1, h - 1):
mid_pixel = data[w * y + x] # 中央像素點像素值
if mid_pixel < 50: # 找出上下左右四個方向像素點像素值
top_pixel = data[w * (y - 1) + x]
left_pixel = data[w * y + (x - 1)]
down_pixel = data[w * (y + 1) + x]
right_pixel = data[w * y + (x + 1)]
# 判斷上下左右的黑色像素點總個數(shù)
if top_pixel < 5: #小于5比小于10更精確
black_point += 1
if left_pixel < 5:
black_point += 1
if down_pixel < 5:
black_point += 1
if right_pixel < 5:
black_point += 1
if black_point < 1:
im.putpixel((x, y), 255)
# print(black_point)
black_point = 0
im.save(file+'.2.jpg')
# 去除干擾線
im = Image.open(file+'.2.jpg')
# 圖像二值化
data = im.getdata()
w, h = im.size
black_point = 0
for x in range(1, w - 1):
for y in range(1, h - 1):
if x < 2 or y < 2:
im.putpixel((x - 1, y - 1), 255)
if x > w - 3 or y > h - 3:
im.putpixel((x + 1, y + 1), 255)
im.save(file+'.3.jpg')
# 定義常量
APP_ID = '11352343'
API_KEY = 'Nd5Z1NkGoLDvHwBnD2bFLpCE'
SECRET_KEY = 'A9FsnnPj1Ys2Gof70SNgYo23hKOIK8Os'
# 初始化AipFace對象
aipOcr = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
# 讀取圖片
filePath=file+'.3.jpg'
def get_file_content(filePath):
with open(filePath, 'rb') as fp:
return fp.read()
# 定義參數(shù)變量
options = {
'detect_direction': 'true',
'language_type': 'CHN_ENG',
}
# 調(diào)用通用文字識別接口
result = aipOcr.basicGeneral(get_file_content(filePath), options)
print(result)
words_result=result['words_result']
for i in range(len(words_result)):
print(words_result[i]['words'].replace(' ','').replace('.','')) #去掉可能被識別的空格與.

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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