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Python验证码识别处理实例

2015-12-29 11:03 2099 0

摘要: 一、准备工作与代码实例(1)安装PIL：下载后是一个exe，直接双击安装，它会自动安装到C:Python27Libsite-packages中去，(2)pytesser：下载解压后直接放C:Python27Libsite-packages(根据你安装的Python路径而不 ...
关键词： pytesser 算法 验证 image 字符 图片 文件夹 important 矩阵 输出

一、准备工作与代码实例
(1)安装PIL：下载后是一个exe，直接双击安装，它会自动安装到C:\Python27\Lib\site-packages中去，
(2)pytesser：下载解压后直接放C:\Python27\Lib\site-packages(根据你安装的Python路径而不同)，同时，新建一个pytheeer.pth,内容就写pytesser，注意这里的内容一定要和pytesser这个文件夹同名，意思就是pytesser文件夹，pytesser.pth,及内容都要一样！
(3)Tesseract OCR engine下载：下载后解压，tessdata文件夹，用其替换掉pytesser解压后的tessdata文件夹即可。

二、验证
（1）原理：
验证码图像处理

验证码图像识别技术主要是操作图片内的像素点,通过对图片的像素点进行一系列的操作,最后输出验证码图像内的每个字符的文本矩阵。

  • 1、读取图片
  • 2、图片降噪
  • 3、图片切割
  • 4、图像文本输出

（2）验证字符识别

验证码内的字符识别主要以机器学习的分类算法来完成,目前我所利用的字符识别的算法为KNN(K邻近算法)和SVM (支持向量机算法),后面我 会对这两个算法的适用场景进行详细描述。

  • 1、获取字符矩阵
  • 2、矩阵进入分类算法
  • 3、输出结果

要验证的图片如下：

（3）、简单的命令：

?
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from pytesser import *
image = Image.open('1.jpg') # Open image object using PIL
print image_to_string(image)  # Run tesseract.exe on image

然后运行：


或者直接：

?
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print image_file_to_string('fnord.tif')

同样能输出结果！
（4）、复杂一点的
上面的只能对一些比较简单的做处理，一
原理：彩色转灰度，灰度转二值，二值图像识别

?
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