爬虫：验证码识别准确率（Tesseract-OCR）

现在的网站为了防止人们轻易的获取登陆后的页面信息，在登陆上设置了很多的障碍，验证码就是其中的一种，所谓道高一尺，魔高一丈，人们总能想出办法来予以应对，但是，应对的成本可能在不断加大，这在一定程度上提升了反反爬虫的门槛。本文的目的在于验证Tesseract对普通验证码图片的识别准确率，以便为后续的工作做准备。

Tesseract是一个开源的 OCR 引擎，可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本，由HP公司开发，后来由Google进行维护。下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/

有关的安装教程和使用方法，大家可以直接去百度，很多博主对此介绍的非常详细，这篇博文的主要目的是利用该OCR来分析它对验证码识别的准确率。所以，对于安装及有关环境的配置就不再多讲了。

思路：
（1）获取批量验证码图片（利用某高校登录页面的验证码图片）；
（2）为验证码图片做信息标注（虽然很不想手动标记，但这是必须的，因为我们要确保百分百正确）；
（3）利用Tesseract-OCR对验证码图片进行识别并测试识别效果；
（4）后续工作思路，如何提高识别的精度。

一、爬取某高校页面的验证码图片100张

打开该网址，就可以看到该验证码图片，并且没刷新一次就会产生新的图片；

使用代理不断访问该网址获取验证码图片，并保存为png格式文件；

from urllib import request
import time
import random

def get_and_save_verify(i):try:url = 'http://jwxt.qlu.edu.cn/verifycode.servlet'request.urlretrieve(url, './verify_pictures/' + 'verify_' + str(i) + '.png')print('第' + str(i) + '张图片下载成功')except Exception:print('第' + str(i) + '张图片下载失败')def get_proxy():# 使用代理步骤# - 1、设置代理地址proxys = [{'http': '39.137.69.10:8080'},{'http': '111.206.6.101:80'},{'http': '120.210.219.101:8080'},{'http': '111.206.6.101:80'},{'https': '120.237.156.43:8088'}]# - 2、创建ProxyHandlerproxy = random.choice(proxys)proxy_handler = request.ProxyHandler(proxy)# - 3、创建Openeropener = request.build_opener(proxy_handler)# - 4、导入Openerrequest.install_opener(opener)if __name__ == '__main__':for i in range(1, 101):get_proxy()time.sleep(random.randint(1, 4))get_and_save_verify(i)

保存之后的图片；

二、对验证码图片手动信息标注，将图片上的验证信息放入图片的名称内，便于后续测试

这个过程比较无聊，标注完成之后的图片是这样的（无论数据分析还是图像处理，信息标注很多时候对于程序员来说都是一个体力活，眼力活）；

三、利用Tesseract-OCR进行图像信息识别，并将图像的识别结果与藏在图片文件名中的标签进行比对，测试识别的准确率

这里涉及到图像识别和数据处理，利用pytesseract库来利用tesseract接口来进行识别，并比较结果，输出准确率；

import pytesseract
import cv2
import os
import numpy as np

path = 'F:/文件存放处/picture2/'file_name = []
for k in os.walk(path):file_name = k[-1]print('识别值' + '-----' + '真实值')
num = 0
for i in file_name:img = cv2.imdecode(np.fromfile(path + i, dtype=np.uint8), 1)a = pytesseract.image_to_string(img)true_value = i[-8:-4]print(a + '-----' + true_value)if a == true_value:num += 1print('识别的准确率为：' + str(num/100))

查看结果；

四、分析结果

改进结果不涉及对识别方法的改进，只涉及对数据和识别结果的改进。

通过测试结果可以看出，识别的准确率并不是很好，通过下面的两种改进策略来提高识别的准确率，或者两者联合使用；
改进策略一：（对识别结果的改进）

（1）观察数据就可以看出，验证中的信息是由字母和数字组成，不存在特殊字符，由于图片中含有部分噪音，导致识别出现较大误差，如果去除识别结果中的特殊字符，只保留数字和字母，识别的效果会在一定程度上改进。

（2）真实数据都是只占四个位置，所以，可以在第一条的基础上，对字符的数量进行限制，设置为小于等于4

（3）真实数据中不存在大写字母，将识别结果一律转换为小写

改进策略二：（对数据来源的降噪处理）

（1）通过观察可以看到图片上有很多噪音，利用OpenCV对图片进行降噪处理

后续处理：下一篇博文：https://blog.csdn.net/qq_40962368/article/details/89331608