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python验证码识别的实例详解

2016-9-12 12:29 1169 0

摘要: 其实关于验证码识别涉及很多方面的内容，入手难度大，但是入手后，可拓展性又非常广泛，可玩性极强，成就感也很足，对这感兴趣的朋友们下面跟着小编一起来学习学习吧。依赖?123sudo apt-get install python-imagings ...

其实关于验证码识别涉及很多方面的内容，入手难度大，但是入手后，可拓展性又非常广泛，可玩性极强，成就感也很足，对这感兴趣的朋友们下面跟着小编一起来学习学习吧。

依赖

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sudo apt-get install python-imaging
sudo apt-get install tesseract-ocr
pip install pytesseract

利用google ocr来识别验证码

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from PIL import Image
import pytesseract
image = Image.open('v1.jpg')
vcode = pytesseract.image_to_string(image)
print vcode

但是pytesseract本身识别率不高，而且一般网站的验证码都带有大量干扰元素。(￣▽￣)" 

所以我们首先要对验证码进行去噪。 

对于单像素干扰线、干扰点我们可以通过扫描整个图像，考察每一个像素点所临近的八个像素点的颜色，如果不同的个数大于一定的值，那就说明该点是离散点，需要去除。 

另外也可以尝试设定阈值来直接将验证码二值化。

下面是两张学校网站上的验证码

我们可以看到验证码存在单像素干扰点，所以我们需要设法去除。但是经过反复刷新验证码，发现这个验证码

     1. 只有加法运算

     2.至多两位数的加法

     3.文字部分一定是红色(255,0,0)

有了上述的信息，可以判断这个验证码的生成算法是有缺陷的

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