Python 代码实现验证码识别

今天咋们继续利用pillow和pytesseract来实现验证码的识别

一、环境配置

需要 pillow 和 pytesseract 这两个库，pip install 安装就好了。

pip install pillow -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
pip install pytesseract -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

安装好Tesseract-OCR.exe
pytesseract 库的配置：搜索找到pytesseract.py，打开该.py文件，找到 tesseract_cmd，改变它的值为刚才安装 tesseract.exe 的路径。

二、验证码识别

识别验证码，需要先对图像进行预处理，去除会影响识别准确度的线条或噪点，提高识别准确度。

实例1

import cv2 as cv
import pytesseract
from PIL import Imagedef recognize_text(image):# 边缘保留滤波  去噪dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, sp=10, sr=150)# 灰度图像gray = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_BGR2GRAY)# 二值化ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)# 形态学操作   腐蚀  膨胀erode = cv.erode(binary, None, iterations=2)dilate = cv.dilate(erode, None, iterations=1)cv.imshow('dilate', dilate)# 逻辑运算  让背景为白色  字体为黑  便于识别cv.bitwise_not(dilate, dilate)cv.imshow('binary-image', dilate)# 识别test_message = Image.fromarray(dilate)text = pytesseract.image_to_string(test_message)print(f'识别结果：{text}')src = cv.imread(r'./test/044.png')
cv.imshow('input image', src)
recognize_text(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

运行效果如下：

识别结果：3n3DProcess finished with exit code 0

实例2

import cv2 as cv
import pytesseract
from PIL import Imagedef recognize_text(image):# 边缘保留滤波  去噪blur =cv.pyrMeanShiftFiltering(image, sp=8, sr=60)cv.imshow('dst', blur)# 灰度图像gray = cv.cvtColor(blur, cv.COLOR_BGR2GRAY)# 二值化ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)print(f'二值化自适应阈值：{ret}')cv.imshow('binary', binary)# 形态学操作  获取结构元素  开操作kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 2))bin1 = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_OPEN, kernel)cv.imshow('bin1', bin1)kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_OPEN, (2, 3))bin2 = cv.morphologyEx(bin1, cv.MORPH_OPEN, kernel)cv.imshow('bin2', bin2)# 逻辑运算  让背景为白色  字体为黑  便于识别cv.bitwise_not(bin2, bin2)cv.imshow('binary-image', bin2)# 识别test_message = Image.fromarray(bin2)text = pytesseract.image_to_string(test_message)print(f'识别结果：{text}')src = cv.imread(r'./test/045.png')
cv.imshow('input image', src)
recognize_text(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

运行效果如下：

二值化自适应阈值：181.0
识别结果：8A62N1Process finished with exit code 0

实例3

import cv2 as cv
import pytesseract
from PIL import Imagedef recognize_text(image):# 边缘保留滤波  去噪blur = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, sp=8, sr=60)cv.imshow('dst', blur)# 灰度图像gray = cv.cvtColor(blur, cv.COLOR_BGR2GRAY)# 二值化  设置阈值  自适应阈值的话 黄色的4会提取不出来ret, binary = cv.threshold(gray, 185, 255, cv.THRESH_BINARY_INV)print(f'二值化设置的阈值：{ret}')cv.imshow('binary', binary)# 逻辑运算  让背景为白色  字体为黑  便于识别cv.bitwise_not(binary, binary)cv.imshow('bg_image', binary)# 识别test_message = Image.fromarray(binary)text = pytesseract.image_to_string(test_message)print(f'识别结果：{text}')src = cv.imread(r'./test/045.jpg')
cv.imshow('input image', src)
recognize_text(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

运行效果如下：

二值化设置的阈值：185.0
识别结果：7364Process finished with exit code 0

结语

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对小编的支持。

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Python 代码实现验证码识别

一、环境配置

二、验证码识别

实例1

实例2

实例3

结语

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