概述

简介
坑！
安装 Tesseract-OCR
使用 pytesseract 识别验证码
高级玩法 - 除线

简介

首先呢，简单的验证码是这样的：

使用 python 识别简单验证码（文末赋python学习资料分享）

code.jpg

不是这样的：

使用 python 识别简单验证码（文末赋python学习资料分享）

image.png

这里使用了 pytesseract 来进行验证码识别，它是基于 Google 的 Tesseract-OCR ，所以在使用之前需要先安装 Tesseract-OCR。使用 PIL 来进行图像处理。pytesseract 默认支持 tiff、bmp 图片格式，使用 PIL 库之后，能够支持 jpeg、gif、png 等其他图片格式；

坑！

PIL(Python Imaging Library) 库只支持 32 位的系统，如果要在 64 位系统中使用，请安装 pillow。嗯，这个真是坑死我了，为了安装这个倒腾了很久。希望能帮到你。

pillow 中文文档

pillow 的缘由：由于PIL仅支持到Python 2.7，加上年久失修，于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本，名字叫Pillow，支持最新Python 3.x，又加入了许多新特性。

32 位系统

pip install PIL

64 位系统

pip install pillow

安装 Tesseract-OCR

在使用 pytesseract 之前，必须安装 tesseract-ocr ，因为 pytesserat 依赖于 tesseract-ocr ，否则无法使用

tesseract-ocr GitHub 官方地址

Mac

brew install tesseract

centos7

yum-config-manager --add-repo https://download.opensuse.org/repositories/home:/Alexander_Pozdnyakov/CentOS_7/
yum update
yum install tesseract 
yum install tesseract-langpack-deu

windows

download-address

使用 pytesseract 识别验证码

首先将图像灰度化

#使用路径导入图片
 im = Image.open(imgimgName)
 #使用 byte 流导入图片
 # im = Image.open(io.BytesIO(b))
 # 转化到灰度图
 imgry = im.convert('L')
 # 保存图像
 imgry.save('gray-' + imgName)

灰度化的图像是这个样子的：

使用 python 识别简单验证码（文末赋python学习资料分享）

gray-code.jpg

然后将图像二值化

# 二值化，采用阈值分割法，threshold为分割点
 threshold = 140
 table = []
 for j in range(256):
 if j &lt; threshold:
 table.append(0)
 else:
 table.append(1)
 out = imgry.point(table, '1')
 out.save('b' + imgName)

二值化的图像是这个样子的：

使用 python 识别简单验证码（文末赋python学习资料分享）

two-code.jpg

最后进行识别

# 识别
 text = pytesseract.image_to_string(out)
 print("识别结果："+text)

识别结果是这样的：

使用 python 识别简单验证码（文末赋python学习资料分享）

image.png

高级玩法 - 除线

上面的知识简单的处理，在日常网络冲浪中，我们还会遇到这样的验证码：

使用 python 识别简单验证码（文末赋python学习资料分享）

logo3.gif

这个给我们的识别增加了难度，我们要做的就是将这条线去掉。详细代码如下：

def removeLine(imgName):
 (img, pixdata) = open_img(imgName)
 for x in range(img.size[0]): # x坐标
 for y in range(img.size[1]): # y坐标
 if pixdata[x, y][0] &lt; 8 or pixdata[x, y][1] &lt; 6 or pixdata[x, y][2] &lt; 8 or (
 pixdata[x, y][0] + pixdata[x, y][1] + pixdata[x, y][2]) &lt;= 30: # 确定颜色阈值
 if y == 0:
 pixdata[x, y] = (255, 255, 255)
 if y &gt; 0:
 if pixdata[x, y - 1][0] &gt; 120 or pixdata[x, y - 1][1] &gt; 136 or pixdata[x, y - 1][2] &gt; 120:
 pixdata[x, y] = (255, 255, 255) # ?
 # 二值化处理
 for y in range(img.size[1]): # 二值化处理，这个阈值为R=95，G=95，B=95
 for x in range(img.size[0]):
 if pixdata[x, y][0] &lt; 160 and pixdata[x, y][1] &lt; 160 and pixdata[x, y][2] &lt; 160:
 pixdata[x, y] = (0, 0, 0)
 else:
 pixdata[x, y] = (255, 255, 255)
 img.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE_MORE) # 深度边缘增强滤波，会使得图像中边缘部分更加明显（阈值更大），相当于锐化滤波
 img.resize(((img.size[0]) * 2, (img.size[1]) * 2), Image.BILINEAR) # Image.BILINEAR指定采用双线性法对像素点插值#?
 img.save('remove-' + imgName)
 print("除线成功！")
 recognize('remove-' + imgName)

那么我们的运行结果是这样的：

使用 python 识别简单验证码（文末赋python学习资料分享）