爬虫python验证码识别
前言：
二值化、普通降噪、8邻域降噪
tesseract、tesserocr、pil
参考文献--代码地址：https://github.com/liguobao/python-verify-code-ocr
1、批量下载验证码图片
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import shutilimport requestsfrom loguru import loggerfor i in range(100): url = 'http://xxxx/create/validate/image' response = requests.get(url, stream=true) with open(f'./imgs/{i}.png', 'wb') as out_file: response.raw.decode_content = true shutil.copyfileobj(response.raw, out_file) logger.info(f"download {i}.png successfully.") del response |
2、识别代码看看效果
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from pil import imageimport tesserocrimg = image.open("./imgs/98.png")img.show()img_l = img.convert("l")# 灰阶图img_l.show()verify_code1 = tesserocr.image_to_text(img)verify_code2 = tesserocr.image_to_text(img_l)print(f"verify_code1:{verify_code1}")print(f"verify_code2:{verify_code2}") |
毫无疑问，无论是原图还是灰阶图，一无所有。
3、折腾降噪、去干扰
python图片验证码降噪 - 8邻域降噪
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from pil import image# https://www.cnblogs.com/jhao/p/10345853.html python图片验证码降噪 — 8邻域降噪 def noise_remove_pil(image_name, k): """ 8邻域降噪 args: image_name: 图片文件命名 k: 判断阈值 returns: """ def calculate_noise_count(img_obj, w, h): """ 计算邻域非白色的个数 args: img_obj: img obj w: width h: height returns: count (int) """ count = 0 width, height = img_obj.size for _w_ in [w - 1, w, w + 1]: for _h_ in [h - 1, h, h + 1]: if _w_ > width - 1: continue if _h_ > height - 1: continue if _w_ == w and _h_ == h: continue if img_obj.getpixel((_w_, _h_)) < 230: # 这里因为是灰度图像，设置小于230为非白色 count += 1 return count img = image.open(image_name) # 灰度 gray_img = img.convert('l') w, h = gray_img.size for _w in range(w): for _h in range(h): if _w == 0 or _h == 0: gray_img.putpixel((_w, _h), 255) continue # 计算邻域非白色的个数 pixel = gray_img.getpixel((_w, _h)) if pixel == 255: continue if calculate_noise_count(gray_img, _w, _h) < k: gray_img.putpixel((_w, _h), 255) return gray_imgif __name__ == '__main__': image = noise_remove_pil("./imgs/1.png", 4) image.show() |
看下图效果：
这样差不多了，不过还可以提升
提升新思路：
这边的干扰线是从某个点发出来的红色线条，
其实我只需要把红色的像素点都干掉，这个线条也会被去掉。
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from pil import imageimport tesserocrimg = image.open("./imgs/98.png")img.show()# 尝试去掉红像素点w, h = img.sizefor _w in range(w): for _h in range(h): o_pixel = img.getpixel((_w, _h)) if o_pixel == (255, 0, 0): img.putpixel((_w, _h), (255, 255, 255))img.show()img_l = img.convert("l")# img_l.show()verify_code1 = tesserocr.image_to_text(img)verify_code2 = tesserocr.image_to_text(img_l)print(f"verify_code1:{verify_code1}")print(f"verify_code2:{verify_code2}") |
看起来ok，上面还有零星的蓝色像素掉，也可以用同样的方法一起去掉。
甚至ocr都直接出效果了
好了，完结撒花。
不过，后面发现，有些红色线段和蓝色点，是和验证码重合的。
这个时候，如果直接填成白色，就容易把字母切开，导致识别效果变差。
当前点是红色或者蓝色，判断周围点是不是超过两个像素点是黑色。
是，填充为黑色。
否，填充成白色。
最终完整代码：
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from pil import imageimport tesserocrfrom loguru import loggerclass verfycodeocr(): def __init__(self) -> none: pass def ocr(self, img): """ 验证码ocr args: img (img): imgobject/imgpath returns: [string]: 识别结果 """ img_obj = image.open(img) if type(img) == str else img self._remove_pil(img_obj) verify_code = tesserocr.image_to_text(img_obj) return verify_code.replace("\n", "").strip() def _get_p_black_count(self, img: image, _w: int, _h: int): """ 获取当前位置周围像素点中黑色元素的个数 args: img (img): 图像信息 _w (int): w坐标 _h (int): h坐标 returns: int: 个数 """ w, h = img.size p_round_items = [] # 超过了横纵坐标 if _w == 0 or _w == w-1 or 0 == _h or _h == h-1: return 0 p_round_items = [img.getpixel( (_w, _h-1)), img.getpixel((_w, _h+1)), img.getpixel((_w-1, _h)), img.getpixel((_w+1, _h))] p_black_count = 0 for p_item in p_round_items: if p_item == (0, 0, 0): p_black_count = p_black_count+1 return p_black_count def _remove_pil(self, img: image): """清理干扰识别的线条和噪点 args: img (img): 图像对象 returns: [img]: 被清理过的图像对象 """ w, h = img.size for _w in range(w): for _h in range(h): o_pixel = img.getpixel((_w, _h)) # 当前像素点是红色(线段) 或者 绿色（噪点） if o_pixel == (255, 0, 0) or o_pixel == (0, 0, 255): # 周围黑色数量大于2，则把当前像素点填成黑色；否则用白色覆盖 p_black_count = self._get_p_black_count(img, _w, _h) if p_black_count >= 2: img.putpixel((_w, _h), (0, 0, 0)) else: img.putpixel((_w, _h), (255, 255, 255)) logger.info(f"_remove_pil finish.") # img.show() return imgif __name__ == '__main__': verfycodeocr = verfycodeocr() img_path = "./imgs/51.png" img= image.open(img_path) img.show() ocr_result = verfycodeocr.ocr(img) img.show() logger.info(ocr_result) |
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原文链接：https://www.cnblogs.com/liguobao/p/15111849.html
