详解Python验证码识别
以前写过一个刷校内网的人气的工具，Java的(以后再也不行Java程序了)，里面用到了验证码识别，那段代码不是我自己写的:-) 校内的验证是完全单色没有任何干挠的验证码，识别起来比较容易，不过从那段代码中可以看到基本的验证码识别方式。这几天在写一个程序的时候需要识别验证码，因为程序是Python写的自然打算用Python进行验证码的识别。
以前没用Python处理过图像，不太了解PIL(Python Image Library)的用法，这几天看了看PIL，发现它太强大了，简直和ImageMagic，PS可以相比了。(这里有PIL不错的文档)
由于上面的验证码是24位的jpeg图像，并且包含了噪点，所以我们要做的就是去噪和去色，我拿PS找了张验证码试了试，使用PS滤镜中的去噪效果还行， 但是没有在PIL找到去噪的函数，后来发现中值过滤后可以去掉大部分的噪点，而且PIL里有现成的函数，接下来我试着直接把图像转换为单色，结果发现还是 会有不过的噪点留了下来，因为中值过滤时把不少噪点淡化了，但转换为音色时这些噪点又被强化显示了，于是在中值过滤后对图像亮度进行加强处理，然后再转换 为单色，这样验证码图片就变得比较容易识别了:
上面这些处理使用Python才几行：
im = Image.open(image_name)
im = im.filter(ImageFilter.MedianFilter())
enhancer = ImageEnhance.Contrast(im)
im = enhancer.enhance(2)
im = im.convert('1')
im.show()接下来就是提取这些数字的字模，使用shell脚本下载100幅图片，抽出三张图片获取字模：
#!/usr/bin/env python
#encoding=utf-8
import Image,ImageEnhance,ImageFilter
import sys
image_name = "./images/81.jpeg"
im = Image.open(image_name)
im = im.filter(ImageFilter.MedianFilter())
enhancer = ImageEnhance.Contrast(im)
im = enhancer.enhance(2)
im = im.convert('1')
#im.show()
#all by pixel
s = 12 #start postion of first number
w = 10 #width of each number
h = 15 #end postion from top
t = 2 #start postion of top
im_new = []
#split four numbers in the picture
for i in range(4):
im1 = im.crop((s+w*i+i*2,t,s+w*(i+1)+i*2,h))
im_new.append(im1)
f = file("data.txt","a")
for k in range(4):
l = []
#im_new[k].show()
for i in range(13):
for j in range(10):
if (im_new[k].getpixel((j,i)) == 255):
l.append(0)
else:
l.append(1)
f.write("l=[")
n = 0
for i in l:
if (n%10==0):
f.write("/n")
f.write(str(i)+",")
n+=1
f.write("]/n")把字模保存为list，用于接下来的匹配；
提取完字模后剩下来的就是对需要处理的图片进行与数据库中的字模进行匹配了，基本的思路就是看相应点的重合率，但是由于噪点的影响在对(6,8) (8,3)(5,9)的匹配时容易出错，俺自己针对已有的100幅图片数据采集进行分析，采用了双向匹配(图片与字模分别作为基点)，做了半天的测试终于 可以实现100%的识别率。
#!/usr/bin/env python
#encoding=utf-8
import Image,ImageEnhance,ImageFilter
import Data
DEBUG = False
def d_print(*msg):
global DEBUG
if DEBUG:
for i in msg:
print i,
print
else:
pass
def Get_Num(l=[]):
min1 = []
min2 = []
for n in Data.N:
count1=count2=count3=count4=0
if (len(l) != len(n)):
print "Wrong pic"
exit()
for i in range(len(l)):
if (l[i] == 1):
count1+=1
if (n[i] == 1):
count2+=1
for i in range(len(l)):
if (n[i] == 1):
count3+=1
if (l[i] == 1):
count4+=1
d_print(count1,count2,count3,count4)
min1.append(count1-count2)
min2.append(count3-count4)
d_print(min1,"/n",min2)
for i in range(10):
if (min1[i] <= 2 or min2[i] <= 2):
if ((abs(min1[i] - min2[i])) <10):
return i
for i in range(10):
if (min1[i] <= 4 or min2[i] <= 4):
if (abs(min1[i] - min2[i]) <= 2):
return i
for i in range(10):
flag = False
if (min1[i] <= 3 or min2[i] <= 3):
for j in range(10):
if (j != i and (min1[j] <5 or min2[j] <5)):
flag = True
else:
pass
if (not flag):
return i
for i in range(10):
if (min1[i] <= 5 or min2[i] <= 5):
if (abs(min1[i] - min2[i]) <= 10):
return i
for i in range(10):
if (min1[i] <= 10 or min2[i] <= 10):
if (abs(min1[i] - min2[i]) <= 3):
return i
#end of function Get_Num
def Pic_Reg(image_name=None):
im = Image.open(image_name)
im = im.filter(ImageFilter.MedianFilter())
enhancer = ImageEnhance.Contrast(im)
im = enhancer.enhance(2)
im = im.convert('1')
im.show()
#all by pixel
s = 12 #start postion of first number
w = 10 #width of each number
h = 15 #end postion from top
t = 2 #start postion of top
im_new = []
#split four numbers in the picture
for i in range(4):
im1 = im.crop((s+w*i+i*2,t,s+w*(i+1)+i*2,h))
im_new.append(im1)
s = ""
for k in range(4):
l = []
#im_new[k].show()
for i in range(13):
for j in range(10):
if (im_new[k].getpixel((j,i)) == 255):
l.append(0)
else:
l.append(1)
s+=str(Get_Num(l))
return s
print Pic_Reg("./images/22.jpeg")这里再提一下验证码识别的基本方法：截图，二值化、中值滤波去噪、分割、紧缩重排（让高矮统一）、字库特征匹配识别。
这里只是针对一般的验证码，高级验证码的识别这里有篇不错的文章，太复杂的话涉及的东西就多了，那俺就没兴趣了，人工智能(好恐怖)，俺只喜欢简单的东西。
热AI工具
Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序，用于创建逼真的裸体照片
AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。
Undress AI Tool
免费脱衣服图片
Clothoff.io
AI脱衣机
Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸！
热门文章
热工具
记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器
SublimeText3汉化版
中文版，非常好用
禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境
Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具
SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)
Python vs.C：申请和用例
Apr 12, 2025 am 12:01 AM
Python适合数据科学、Web开发和自动化任务，而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。 Python以简洁和强大的生态系统着称，C 则以高性能和底层控制能力闻名。
Python：游戏，Guis等
Apr 13, 2025 am 12:14 AM
Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame，提供绘图、音频等功能，适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt，Tkinter简单易用，PyQt功能丰富，适合专业开发。
2小时的Python计划：一种现实的方法
Apr 11, 2025 am 12:04 AM
2小时内可以学会Python的基本编程概念和技能。1.学习变量和数据类型，2.掌握控制流（条件语句和循环），3.理解函数的定义和使用，4.通过简单示例和代码片段快速上手Python编程。
Python与C：学习曲线和易用性
Apr 19, 2025 am 12:20 AM
Python更易学且易用，C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁，适合初学者，动态类型和自动内存管理使其易用，但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性，适合高性能应用，但学习门槛高，需手动管理内存和类型安全。
您可以在2小时内学到多少python？
Apr 09, 2025 pm 04:33 PM
两小时内可以学到Python的基础知识。1.学习变量和数据类型，2.掌握控制结构如if语句和循环，3.了解函数的定义和使用。这些将帮助你开始编写简单的Python程序。
Python和时间：充分利用您的学习时间
Apr 14, 2025 am 12:02 AM
要在有限的时间内最大化学习Python的效率，可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。
Python：自动化，脚本和任务管理
Apr 16, 2025 am 12:14 AM
Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化：通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写：使用psutil库监控系统资源。3)任务管理：利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。
Python：探索其主要应用程序
Apr 10, 2025 am 09:41 AM
Python在web开发、数据科学、机器学习、自动化和脚本编写等领域有广泛应用。1)在web开发中，Django和Flask框架简化了开发过程。2)数据科学和机器学习领域，NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow库提供了强大支持。3)自动化和脚本编写方面，Python适用于自动化测试和系统管理等任务。
