from captcha.image import ImageCaptcha
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 
import random
import string

#characters為驗證碼上的字符集，10個數(shù)字加26個大寫英文字母
#0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ str類型
characters=string.digits+string.ascii_uppercase

width,height,n_len,n_class=170,80,4,len(characters)

#設(shè)置驗證碼圖片的寬度widht和高度height
#除此之外還可以設(shè)置字體fonts和字體大小font_sizes
generator=ImageCaptcha(width=width,height=height)

#生成隨機的4個字符的字符串
random_str=''.join([random.choice(characters) for j in range(4)])

#生成驗證碼
img=generator.generate_image(random_str)

#顯示驗證碼圖片和驗證碼標題
plt.imshow(img)
plt.title(random_str)
plt.show()

程序運行結(jié)果為：

在這里插入圖片描述

2 驗證碼圖片的顯示與保存

上面代碼中生成的驗證碼是PIL圖像格式，因此也可以直接使用PIL自帶的show方法顯示圖片，save方法保存圖片
如下：

#顯示驗證碼
img.show()

#保存驗證碼
file_name=random_str+'.jpg'
img.save(file_name)

在這里插入圖片描述

3 批量生成驗證碼樣本集

當我們在深度學習中，進行驗證碼進行字符識別，需要大量的圖片，因此我們可以批量生成大量的樣本。這里以生成一萬張樣本為例。
代碼如下：

from captcha.image import ImageCaptcha
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 
import random
import string
from PIL import Image

#characters為驗證碼上的字符集，10個數(shù)字加26個大寫英文字母
#0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ str類型
characters=string.digits+string.ascii_uppercase

width,height,n_len,n_class=170,80,4,len(characters)

#生成一萬張驗證碼
for i in range(10000):
    generator=ImageCaptcha(width=width,height=height)
    random_str=''.join([random.choice(characters) for j in range(4)])
    img=generator.generate_image(random_str)

    #將圖片保存在目錄yzm文件夾下
    file_name='./yzm/'+random_str+'_'+str(i)+'.jpg'
    img.save(file_name)

當程序執(zhí)行完，會在文件夾yzm下生成一萬張驗證碼圖片

在這里插入圖片描述