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Python驗(yàn)證碼識(shí)別處理實(shí)例

 更新時(shí)間:2015年12月28日 11:45:47   作者:林炳文Evankaka  
這篇文章主要介紹了Python驗(yàn)證碼識(shí)別處理實(shí)例,實(shí)現(xiàn)過(guò)程講解很詳細(xì),感興趣的小伙伴們可以參考一下

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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