【Python技能樹共建】驗證碼實操2案例 r21

Python 驗證碼是什么

如果你是一個數據挖掘愛好者，那么驗證碼是你避免不過去的一個天坑，和各種驗證碼斗爭，必然是你成長的一條道路，

本篇文章為你帶來驗證碼的入門案例，來吧，一起 Coding 吧。

怎么用

數字+字母的驗證碼

我隨便在百度圖片搜索了一個驗證碼，如下

今天要做的是驗證碼識別中最簡單的一種辦法，采用pytesseract解決，它屬于 Python 當中比較簡單的OCR識別庫

使用pytesseract之前，你需要通過 pip 安裝一下對應的模塊 ，需要兩個

pytesseract 庫還有圖像處理的 pillow 庫了

pip install pytesseract pip install pillow

如果你安裝了這兩個庫之后，編寫一個識別代碼，一般情況下會報下面這個錯誤

pytesseract.pytesseract.TesseractNotFoundError: tesseract is not installed or it's not in your path

這是由于你還缺少一部分內容

安裝一個 Tesseract-OCR 軟件。這個軟件是由 Google 維護的開源的 OCR 軟件。

- > https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki

中文包的- > https://github.com/tesseract-ocr/tessdata

選擇你需要的版本進行下載即可

from PIL import Image, ImageFilter im = Image.open(‘1.png’) # 高斯模糊 im.filter(ImageFilter.GaussianBlur) # 普通模糊 im.filter(ImageFilter.BLUR) # 邊緣增強 im.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE) # 找到邊緣 im.filter(ImageFilter.FIND_EDGES) # 浮雕 im.filter(ImageFilter.EMBOSS) # 輪廓 im.filter(ImageFilter.CONTOUR) # 銳化 im.filter(ImageFilter.SHARPEN) # 平滑 im.filter(ImageFilter.SMOOTH) # 細節 im.filter(ImageFilter.DETAIL)

format 屬性定義了圖像的格式，如果圖像不是從文件打開的，那么該屬性值為 None；

size 屬性是一個 tuple，表示圖像的寬和高（單位為像素）；

mode 屬性為表示圖像的模式，常用的模式為：L 為灰度圖，RGB 為真彩色，CMYK 為 pre-press 圖像。如果文件不能打開，則拋出 IOError 異常。

注意安裝完畢，如果還是報錯，請找到模塊 pytesseract.py 這個文件，對這個文件進行編輯

一般這個文件在 C:\Program Files\Python36\Lib\site-packages\pytesseract\pytesseract.py 位置

文件中 tesseract_cmd = 'tesseract' 改為自己的地址 例如： tesseract_cmd = 'C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

如果報下面的 BUG，請注意

Error opening data file \Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata/chi_sim.traineddata Please make sure the TESSDATA_PREFIX environment variable

解決辦法也比較容易，按照它的提示，表示缺失了 TESSDATA_PREFIX 這個環境變量。你只需要在系統環境變量中添加一條即可

將 TESSDATA_PREFIX=C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR 添加環境變量

重啟 IDE 或者重新 CMD，然后繼續運行代碼，這個地方注意需要用管理員運行你的 py 腳本

步驟分為

打開圖片 Image.open()

pytesseract 識別圖片

import pytesseract from PIL import Image def main(): image = Image.open("1.jpg") text = pytesseract.image_to_string(image,lang="chi_sim") print(text) if __name__ == '__main__': main()

測試英文，數字什么的基本沒有問題，中文簡直慘不忍睹。空白比較大的可以識別出來。唉~不好用

當然剛才那個7364 十分輕松的就識別出來了。

帶干擾的驗證碼識別

接下來識別如下的驗證碼，我們首先依舊先嘗試一下。運行代碼發現沒有任何顯示。接下來需要對這個圖片進行處理

基本原理都是完全一樣的

彩色轉灰度

灰度轉二值

二值圖像識別

彩色轉灰度

im = im.convert('L')

灰度轉二值，解決方案比較成套路，采用閾值分割法，threshold 為分割點

def initTable(threshold=140): table = [] for i in range(256): if i < threshold: table.append(0) else: table.append(1) return table

調用

binaryImage = im.point(initTable(), '1') binaryImage.show()

調整之后

今天你要學習的驗證碼采用通過第三方 AI 平臺開放的 OCR 接口實現，OCR 文字識別技術目前已經比較成熟了，而且第三方比較多，今天采用的是百度的。

借用第三方平臺解決驗證碼

官方網址：http://ai.baidu.com/

接下來申請

接下來創建一個簡單應用之后，就可以使用了，我們找到

你需要具備基本的閱讀第三方文檔的能力，打開我們需要的文檔

https://cloud.baidu.com/doc/OCR/OCR-API.html

這個頁面基本上已經把我們需要做的所有內容都已經標識清楚了

在目前主流的 API 開發模式下，都是需要你進行 accesstoken 的獲取的

代碼如下 ，重點需要參照文檔進行傳參的設計

def get_accesstoken(self): res = requests.post(self.url.format(self.key,self.secret),headers=self.header) content = res.text if (content): return json.loads(content)["access_token"]

得到 accesstoken 之后，你可以繼續下面的操作

import requests import json import base64 import urllib.request, urllib.parse class GetCode(object): def __init__(self): self.url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id={}&client_secret={}" self.api = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general_basic?access_token={}" self.header = { "Content-Type":'application/json; charset=UTF-8' } self.key = "你的KEY" self.secret = "你的SECRET"

普通沒有干擾的驗證碼，我們直接識別即可，但是有的驗證碼還是有干擾的，在識別之前，需要對它進行基本的處理，我們采用和上篇文章類似的辦法進行，對它進行灰度處理和二值化操作。部分代碼我直接硬編碼了，不過最終識別的效果并沒有比想象的優化多少。

def init_table(self,threshold=155): table = [] for i in range(256): if i < threshold: table.append(0) else: table.append(1) return table def opt_image(self): im = Image.open("66.png") im = im.convert('L') im = im.point(self.init_table(), '1') im.save('66_s.png') return "66_s.png"

調用百度的驗證碼接口，不使用百度給的模塊直接編寫。按照它對應的文檔，書寫即可。

在這個地方尤其注意官方文檔提示

def get_file_content(self,file_path): with open(file_path, 'rb') as fp: base64_data = base64.b64encode(fp.read()) s = base64_data.decode() data = {} data['image'] = s decoded_data = urllib.parse.urlencode(data) return decoded_data def show_code(self): image = self.get_file_content(self.opt_image()) headers = { "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded" } res = requests.post(self.api.format(self.get_accesstoken()),headers=headers,data=image) print(res.text)

通過百度模塊調用驗證碼識別

pip install baidu-aip

安裝之后，就可以使用啦

聲明一些常量，你在百度創建應用之后就可以獲取

初始化文字識別類

調用對應的方法

from aip import AipOcr # 定義常量 APP_ID = '15736693' API_KEY = '你的KEY' SECRET_KEY = '你的SECRET' # 初始化文字識別 aipOcr=AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 讀取圖片 filePath = "1.jpg" def get_file_content(filePath): with open(filePath, 'rb') as fp: return fp.read() # 定義參數變量 options = { 'detect_direction': 'true', 'language_type': 'CHN_ENG', } # 網絡圖片文字文字識別接口 result = aipOcr.webImage(get_file_content(filePath),options) print(result)

擴展部分

這種通過第三方 OCR 技術識別驗證碼的方式，本質上和上篇文章的原理是一致的

在實測過程中發現，沒有太多干擾線，搜狗，騰訊，有道 基本表現一致

對于這種方式，學會即可~，道理都是一致的，當然你可以用 Python 實現一個圖片轉文字的小應用是沒有任何問題的

OCR Python

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