使用Python以及工具包进行简单的验证码识别

使用Python以及工具包进行简单的验证码识别,直接开始。

原始图像

使用Python以及工具包进行简单的验证码识别

Step 1 打开图像吧。

im = Image.open('temp1.jpg')

Step 2 把彩色图像转化为灰度图像。彩色图像转化为灰度图像的方法很多,这里采用RBG转化到HSI彩色空间,采用I分量。

imgry = im.convert('L')

灰度看起来是这样的

Step 3 需要把图像中的噪声去除掉。这里的图像比较简单,直接阈值化就行了。我们把大于阈值threshold的像素置为1,其他的置为0。对此,先生成一张查找表,映射过程让库函数帮我们做。

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

阈值为什么是140呢?试出来的,或者参考直方图。

映射过程为

out = imgry.point(table,'1')

此时图像看起来是这样的

使用Python以及工具包进行简单的验证码识别

使用Python以及工具包进行简单的验证码识别

Step 4 把图片中的字符转化为文本。采用pytesser 中的image_to_string函数

text = image_to_string(out)

Step 5 优化。根据观察,验证码中只有数字,并且上面的文字识别程序经常把8识别为S。因此,对于识别结果,在进行一些替换操作。

#由于都是数字
#对于识别成字母的 采用该表进行修正
rep={'O':'0',
    'I':'1','L':'1',
    'Z':'2',
    'S':'8'
    };

    for r in rep:
        text = text.replace(r,rep[r])

 

好了,text中为最终结果。

7025
0195
7039
6716

程序需要PIL库pytesser库支持。

 

最后,整个程序看起来是这样的

 

import Image
import ImageEnhance
import ImageFilter
import sys
from pytesser import *

# 二值化
threshold = 140
table = []
for i in range(256):
    if i < threshold:
        table.append(0)
    else:
        table.append(1)

#由于都是数字
#对于识别成字母的 采用该表进行修正
rep={'O':'0',
    'I':'1','L':'1',
    'Z':'2',
    'S':'8'
    };

def  getverify1(name):
   
    #打开图片
    im = Image.open(name)
    #转化到亮度
    imgry = im.convert('L')
    imgry.save('g'+name)
    #二值化
    out = imgry.point(table,'1')
    out.save('b'+name)
    #识别
    text = image_to_string(out)
    #识别对吗
    text = text.strip()
    text = text.upper();

    for r in rep:
        text = text.replace(r,rep[r])

    #out.save(text+'.jpg')
    print text
    return text
getverify1('v1.jpg')
getverify1('v2.jpg')
getverify1('v3.jpg')
getverify1('v4.jpg')

 

程序以及测试数据在这里

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FTP地址:ftp://www.linuxidc.com

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密码:

在 2013年LinuxIDC.com\1月\使用Python以及工具包进行简单的验证码识别

下载方法见

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