介绍
在python爬虫爬取某些网站的验证码的时候可能会遇到验证码识别的问题，今天就来看下如何让机器自动识别验证码。
识别验证码通常是这几个步骤：
1、灰度处理
2、二值化
3、去除边框（如果有的话）
4、降噪
5、切割字符或者倾斜度矫正
6、训练字体库
7、识别
这6个步骤中前三个步骤是基本的，4或者5可根据实际情况选择是否需要，并不一定切割验证码，识别率就会上升很多有时候还会下降
今天讲的不涉及训练字体库的内容，感兴趣的同学请自行搜索相关文章。
几个主要的验证码识别相关的python库： Pillow(python图像处理库)、OpenCV(高级图像处理库)、pytesseract(识别库)
灰度处理&二值化
灰度处理，就是把彩色的验证码图片转为灰色的图片。
二值化，是将图片处理为只有黑白两色的图片，利于后面的图像处理和识别
在OpenCV中有现成的方法可以进行灰度处理和二值化，处理后的效果：
代码：
去除边框
如果验证码有边框，那我们就需要去除边框，去除边框就是遍历像素点，找到四个边框上的所有点，把他们都改为白色，我这里边框是两个像素宽
注意：在用OpenCV时，图片的矩阵点是反的，就是长和宽是颠倒的
代码：
效果：
降噪
降噪是验证码处理中比较重要的一个步骤，我这里使用了点降噪和线降噪
线降噪的思路就是检测这个点相邻的四个点（图中标出的绿色点），判断这四个点中是白点的个数，如果有两个以上的白色像素点，那么就认为这个点是白色的，从而去除整个干扰线，但是这种方法是有限度的，如果干扰线特别粗就没有办法去除，只能去除细的干扰线
代码：
点降噪的思路和线降噪的差不多，只是会针对不同的位置检测的点不一样,注释写的很清楚了
代码：
# 点降噪
definterference_point(img,img_name, x =0, y =0):
"""
9邻域框,以当前点为中心的田字框,黑点个数
:param x:
:param y:
:return:
"""
filename ='./out_img/'+img_name.split('.')[0] +'-interferencePoint.jpg'
# todo 判断图片的长宽度下限
cur_pixel =img[x,y]# 当前像素点的值
height,width =img.shape[:2]
fory inrange(0, width -1):
forx inrange(0, height -1):
ify ==0: # 第一行
ifx ==0: # 左上顶点,4邻域
# 中心点旁边3个点
sum=int(cur_pixel) \
+int(img[x, y +1]) \
+int(img[x +1, y]) \
+int(img[x +1, y +1])
ifsum<=2*245:
img[x, y] =0
elifx ==height -1: # 右上顶点
sum=int(cur_pixel) \
+int(img[x, y +1]) \
+int(img[x -1, y]) \
+int(img[x -1, y +1])
ifsum<=2*245:
img[x, y] =0
else: # 最上非顶点,6邻域
sum=int(img[x -1, y]) \
+int(img[x -1, y +1]) \
+int(cur_pixel) \
+int(img[x, y +1]) \
+int(img[x +1, y]) \
+int(img[x +1, y +1])
ifsum<=3*245:
img[x, y] =0
elify ==width -1: # 最下面一行
ifx ==0: # 左下顶点
# 中心点旁边3个点
sum=int(cur_pixel) \
+int(img[x +1, y]) \
+int(img[x +1, y -1]) \
+int(img[x, y -1])
ifsum<=2*245:
img[x, y] =0
elifx ==height -1: # 右下顶点
sum=int(cur_pixel) \
+int(img[x, y -1]) \
+int(img[x -1, y]) \
+int(img[x -1, y -1])
ifsum<=2*245:
img[x, y] =0
else: # 最下非顶点,6邻域
sum=int(cur_pixel) \
+int(img[x -1, y]) \
+int(img[x +1, y]) \
+int(img[x, y -1]) \
+int(img[x -1, y -1]) \
+int(img[x +1, y -1])
ifsum<=3*245:
img[x, y] =0
else: # y不在边界
ifx ==0: # 左边非顶点
sum=int(img[x, y -1]) \
+int(cur_pixel) \
+int(img[x, y +1]) \
+int(img[x +1, y -1]) \
+int(img[x +1, y]) \
+int(img[x +1, y +1])
ifsum<=3*245:
img[x, y] =0
elifx ==height -1: # 右边非顶点
sum=int(img[x, y -1]) \
+int(cur_pixel) \
+int(img[x, y +1]) \
+int(img[x -1, y -1]) \
+int(img[x -1, y]) \
+int(img[x -1, y +1])
ifsum<=3*245:
img[x, y] =0
else: # 具备9领域条件的
sum=int(img[x -1, y -1]) \
+int(img[x -1, y]) \
+int(img[x -1, y +1]) \
+int(img[x, y -1]) \
+int(cur_pixel) \
+int(img[x, y +1]) \
+int(img[x +1, y -1]) \
+int(img[x +1, y]) \
+int(img[x +1, y +1])
ifsum<=4*245:
img[x, y] =0
cv2.imwrite(filename,img)
returnimg
效果：
其实到了这一步，这些字符就可以识别了，没必要进行字符切割了，现在这三种类型的验证码识别率已经达到50%以上了
字符切割
字符切割通常用于验证码中有粘连的字符，粘连的字符不好识别，所以我们需要将粘连的字符切割为单个的字符，在进行识别
字符切割的思路就是找到一个黑色的点，然后在遍历与他相邻的黑色的点，直到遍历完所有的连接起来的黑色的点，找出这些点中的最高的点、最低的点、最右边的点、最左边的点，记录下这四个点，认为这是一个字符，然后在向后遍历点，直至找到黑色的点，继续以上的步骤。最后通过每个字符的四个点进行切割
图中红色的点就是代码执行完后，标识出的每个字符的四个点，然后就会根据这四个点进行切割（图中画的有些误差，懂就好）
但是也可以看到，m2是粘连的，代码认为他是一个字符，所以我们需要对每个字符的宽度进行检测，如果他的宽度过宽，我们就认为他是两个粘连在一起的字符，并将它在从中间切割
确定每个字符的四个点代码：
defcfs(im,x_fd,y_fd):
'''用队列和集合记录遍历过的像素坐标代替单纯递归以解决cfs访问过深问题
'''
# print('**********')
xaxis=[]
yaxis=[]
visited =set()
q =Queue()
q.put((x_fd, y_fd))
visited.add((x_fd, y_fd))
offsets=[(1, 0), (0, 1), (-1, 0), (0, -1)]#四邻域
whilenotq.empty():
x,y=q.get()
forxoffset,yoffset inoffsets:
x_neighbor,y_neighbor =x+xoffset,y+yoffset
if(x_neighbor,y_neighbor) in(visited):
continue# 已经访问过了
visited.add((x_neighbor, y_neighbor))
try:
ifim[x_neighbor, y_neighbor] ==0:
xaxis.append(x_neighbor)
yaxis.append(y_neighbor)
q.put((x_neighbor,y_neighbor))
exceptIndexError:
pass
# print(xaxis)
if(len(xaxis) ==0| len(yaxis) ==0):
xmax =x_fd +1
xmin =x_fd
ymax =y_fd +1
ymin =y_fd
else:
xmax =max(xaxis)
xmin =min(xaxis)
ymax =max(yaxis)
ymin =min(yaxis)
#ymin,ymax=sort(yaxis)
returnymax,ymin,xmax,xmin
defdetectFgPix(im,xmax):
'''搜索区块起点
'''
h,w =im.shape[:2]
fory_fd inrange(xmax+1,w):
forx_fd inrange(h):
ifim[x_fd,y_fd] ==0:
returnx_fd,y_fd
defCFS(im):
'''切割字符位置
'''
zoneL=[]#各区块长度L列表
zoneWB=[]#各区块的X轴[起始，终点]列表
zoneHB=[]#各区块的Y轴[起始，终点]列表
xmax=0#上一区块结束黑点横坐标,这里是初始化
fori inrange(10):
try:
x_fd,y_fd =detectFgPix(im,xmax)
# print(y_fd,x_fd)
xmax,xmin,ymax,ymin=cfs(im,x_fd,y_fd)
L =xmax -xmin
H =ymax -ymin
zoneL.append(L)
zoneWB.append([xmin,xmax])
zoneHB.append([ymin,ymax])
exceptTypeError:
returnzoneL,zoneWB,zoneHB
returnzoneL,zoneWB,zoneHB
分割粘连字符代码：
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# 切割的位置
im_position =CFS(im)
maxL =max(im_position[0])
minL =min(im_position[0])
# 如果有粘连字符，如果一个字符的长度过长就认为是粘连字符，并从中间进行切割
if(maxL > minL +minL *0.7):
maxL_index =im_position[0].index(maxL)
minL_index =im_position[0].index(minL)
# 设置字符的宽度
im_position[0][maxL_index] =maxL //2
im_position[0].insert(maxL_index +1, maxL //2)
# 设置字符X轴[起始，终点]位置
im_position[1][maxL_index][1] =im_position[1][maxL_index][0] +maxL //2
im_position[1].insert(maxL_index +1, [im_position[1][maxL_index][1] +1, im_position[1][maxL_index][1] +1+maxL //2])
# 设置字符的Y轴[起始，终点]位置
im_position[2].insert(maxL_index +1, im_position[2][maxL_index])
# 切割字符，要想切得好就得配置参数，通常 1 or 2 就可以
cutting_img(im,im_position,img_name,1,1)
切割粘连字符代码：
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defcutting_img(im,im_position,img,xoffset =1,yoffset =1):
filename ='./out_img/'+img.split('.')[0]
# 识别出的字符个数
im_number =len(im_position[1])
# 切割字符
fori inrange(im_number):
im_start_X =im_position[1][i][0] -xoffset
im_end_X =im_position[1][i][1] +xoffset
im_start_Y =im_position[2][i][0] -yoffset
im_end_Y =im_position[2][i][1] +yoffset
cropped =im[im_start_Y:im_end_Y, im_start_X:im_end_X]
cv2.imwrite(filename +'-cutting-'+str(i) +'.jpg',cropped)
效果：
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识别
识别用的是typesseract库，主要识别一行字符和单个字符时的参数设置，识别中英文的参数设置，代码很简单就一行，我这里大多是filter文件的操作
代码：
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# 识别验证码
cutting_img_num =0
forfileinos.listdir('./out_img'):
str_img =''
iffnmatch(file, '%s-cutting-*.jpg'%img_name.split('.')[0]):
cutting_img_num +=1
fori inrange(cutting_img_num):
try:
file='./out_img/%s-cutting-%s.jpg'%(img_name.split('.')[0], i)
# 识别字符
str_img =str_img +image_to_string(Image.open(file),lang ='eng', config='-psm 10') #单个字符是10，一行文本是7
exceptException as err:
pass
print('切图：%s'%cutting_img_num)
print('识别为：%s'%str_img)
最后这种粘连字符的识别率是在30%左右，而且这种只是处理两个字符粘连，如果有两个以上的字符粘连还不能识别，但是根据字符宽度判别的话也不难，有兴趣的可以试一下
无需切割字符识别的效果：
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需要切割字符的识别效果：
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使用方法：
1、将要识别的验证码图片放入与脚本同级的img文件夹中，创建out_img文件夹
2、python filename
3、二值化、降噪等各个阶段的图片将存储在out_img文件夹中，最终识别结果会打印到屏幕上