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Python3使用tesserocr识别字母数字验证码实现代码
时间:2021-01-29 编辑:袖梨 来源:一聚教程网
本篇文章小编给大家分享一下Python3使用tesserocr识别字母数字验证码实现代码,文章代码介绍的很详细,小编觉得挺不错的,现在分享给大家供大家参考,有需要的小伙伴们可以来看看。
1. 安装tesserocr
首先需要下载tesseract,它为tesserocr提供底层支持。具体下载官方路径:https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki,选择对应的系统版本,可以选择一个相对不带dev的稳定版本下载,如:tesseract-ocr-setup-3.05.02-20180621.exe。然后一路安装,唯一记得勾选Additional language data(download),勾选可能会用到的语言tessdata,如简体、繁体中文,数学模块等,不需要全选,下载tessdata的时间会比较长。
然后安装python3对应的tesserocr库,通常我们安装库的方法是使用命令pip install tesserocr,但是这里会报错:“error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Microsoft Visual C++ Build Tools",这个时候不宜直接去下载Microsoft Visual C++ Build Tools,而是使用原始的whl文件方式安装。tesserocr 的whl官方文件下载路径:https://github.com/simonflueckiger/tesserocr-windows_build/releases,下载本地环境对应的whl文件,如我的是window64位系统,python版本是3.5。下载完后,使用cd跳转到whl文件所在目录,然后 执行 ”pip installtesserocr-2.2.2-cp35-cp35m-win_amd64.whl“,即可轻松完成安装。
紧接着用例子验证如何使用:我们找到一个验证码图片:image.jpg,下载到本地磁盘,用代码进行验证:
import tesserocr from PIL import Image image=Image.open('image.jpg') print(tesserocr.image_to_text(image))
不出意外,首次运行总是不顺利,相信我遇到的坑大多数人都会遇到,大抵错误类似:
Traceback (most recent call last):
File "G:pythonSourcesmy12306/obtain_messagetest.py", line 4, in
print(tesserocr.image_to_text(image))
File "tesserocr.pyx", line 2400, in tesserocr._tesserocr.image_to_text
RuntimeError: Failed to init API, possibly an invalid tessdata path: “本地某个路径”
有个比较简单粗暴的解决方法是把安装好的Tesseract-OCR下的tessdata文件夹整个拷贝到提示的那个路径中,亲测有效。
2. 安装opencv
由于验证码需要做一些优化处理,方便更加容易被tesserocr识别,所以需要使用opencv来做一些特殊的处理,安装opencv比较简单,直接pip install opencv-python即可。
识别过程
1. 将图片变成黑白图片
需要爬取数据的这个后台网站验证码是黄底白字的,这种色差较小的tesserocr识别起来比较困难,稍微试了一下,基本上没怎么识别对过。。。所以我们需要先将图片变成色差最大的黑白图片。初始图片见下图:
首先,将图片变成灰色,并将灰色图片保存起来方便后续做对比,变成灰色以后的图片如下:
变成灰色后,通过像素点的颜色值将灰色部分的背景变成白色,白色的具体内容变成黑色,这样白底黑字的黑白图片就有了:
处理成黑白图片的实现代码如下:
img = Image.open(self.code_path) # 将图片变成灰色 img_gray = img.convert('L') img_gray.save('../images/code_gray.png') # 转成黑白图片 img_black_white = img_gray.point(lambda x: 0 if x > 200 else 255) img_black_white.save('../images/code_black_white.png')
2. 去除图片噪点
图片转成黑白以后,一些杂点也随着我们的主体内容变成了黑色的点,这样对识别的效果也有较大的影响,所以需要想办法将这些干扰点去掉。这里就需要借助opencv的功能了,在使用opencv去除噪点之前,需要先将图片做灰值化以及二值化处理,具体代码如下所示:
# opencv处理 img_cv = cv2.imread('../images/code_black_white.png') # 灰值化 im = cv2.cvtColor(img_cv, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 cv2.adaptiveThreshold(im, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 21, 1)
基本处理之后,就需要消除噪点了,消除噪点的原理也比较简单,就是遍历图片的每一个像素点,找到其上下左右四个像素点位置的颜色,如果这四个点中白色点的数量大于2则说明这个点是噪点,需要将该点的颜色直接置为白色点,在边框位置的像素点也直接置为白色,因为主要内容一般都是在图片中间的。以下为处理噪点的代码:
# 噪点处理 def interference_point(img): filename = '../images/code_result.png' h, w = img.shape[:2] # 遍历像素点进行处理 for y in range(0, w): for x in range(0, h): # 去掉边框上的点 if y == 0 or y == w - 1 or x == 0 or x == h - 1: img[x, y] = 255 continue count = 0 if img[x, y - 1] == 255: count += 1 if img[x, y + 1] == 255: count += 1 if img[x - 1, y] == 255: count += 1 if img[x + 1, y] == 255: count += 1 if count > 2: img[x, y] = 255 cv2.imwrite(filename, img) return img, filename
噪点处理完毕之后,就是一张非常清晰的图片了:
这个时候就可以直接使用tesserocr来识别了,具体识别的方式如下:
tesserocr.image_to_text(img_result)
识别测试结果如下:
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下一个: Python爬取梨视频代码示例
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