Python驗(yàn)證碼識(shí)別處理實(shí)例
一、準(zhǔn)備工作與代碼實(shí)例
(1)安裝PIL:下載后是一個(gè)exe,直接雙擊安裝,它會(huì)自動(dòng)安裝到C:\Python27\Lib\site-packages中去,
(2)pytesser:下載解壓后直接放C:\Python27\Lib\site-packages(根據(jù)你安裝的Python路徑而不同),同時(shí),新建一個(gè)pytheeer.pth,內(nèi)容就寫(xiě)pytesser,注意這里的內(nèi)容一定要和pytesser這個(gè)文件夾同名,意思就是pytesser文件夾,pytesser.pth,及內(nèi)容都要一樣!
(3)Tesseract OCR engine下載:下載后解壓,tessdata文件夾,用其替換掉pytesser解壓后的tessdata文件夾即可。
二、驗(yàn)證
(1)原理:
驗(yàn)證碼圖像處理
驗(yàn)證碼圖像識(shí)別技術(shù)主要是操作圖片內(nèi)的像素點(diǎn),通過(guò)對(duì)圖片的像素點(diǎn)進(jìn)行一系列的操作,最后輸出驗(yàn)證碼圖像內(nèi)的每個(gè)字符的文本矩陣。
- 1、讀取圖片
- 2、圖片降噪
- 3、圖片切割
- 4、圖像文本輸出
(2)驗(yàn)證字符識(shí)別
驗(yàn)證碼內(nèi)的字符識(shí)別主要以機(jī)器學(xué)習(xí)的分類算法來(lái)完成,目前我所利用的字符識(shí)別的算法為KNN(K鄰近算法)和SVM (支持向量機(jī)算法),后面我 會(huì)對(duì)這兩個(gè)算法的適用場(chǎng)景進(jìn)行詳細(xì)描述。
- 1、獲取字符矩陣
- 2、矩陣進(jìn)入分類算法
- 3、輸出結(jié)果
要驗(yàn)證的圖片如下:
(3)、簡(jiǎn)單的命令:
from pytesser import * image = Image.open('1.jpg') # Open image object using PIL print image_to_string(image) # Run tesseract.exe on image
然后運(yùn)行:
或者直接:
print image_file_to_string('fnord.tif')
同樣能輸出結(jié)果!
(4)、復(fù)雜一點(diǎn)的
上面的只能對(duì)一些比較簡(jiǎn)單的做處理,一
原理:彩色轉(zhuǎn)灰度,灰度轉(zhuǎn)二值,二值圖像識(shí)別
# 驗(yàn)證碼識(shí)別,此程序只能識(shí)別數(shù)據(jù)驗(yàn)證碼 import Image import ImageEnhance import ImageFilter import sys from pytesser import * # 二值化 threshold = 140 table = [] for i in range(256): if i < threshold: table.append(0) else: table.append(1) #由于都是數(shù)字 #對(duì)于識(shí)別成字母的 采用該表進(jìn)行修正 rep={'O':'0', 'I':'1','L':'1', 'Z':'2', 'S':'8' }; def getverify1(name): #打開(kāi)圖片 im = Image.open(name) #轉(zhuǎn)化到灰度圖 imgry = im.convert('L') #保存圖像 imgry.save('g'+name) #二值化,采用閾值分割法,threshold為分割點(diǎn) out = imgry.point(table,'1') out.save('b'+name) #識(shí)別 text = image_to_string(out) #識(shí)別對(duì)嗎 text = text.strip() text = text.upper(); for r in rep: text = text.replace(r,rep[r]) #out.save(text+'.jpg') print text return text getverify1('1.jpg') #注意這里的圖片要和此文件在同一個(gè)目錄,要不就傳絕對(duì)路徑也行
運(yùn)行后效果:
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助。
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