Python验证码识别处理实例

一、准备工作与代码实例

1、PIL、pytesser、tesseract

(1)安装PIL：下载地址：http://www.pythonware.com/products/pil/（CSDN下载）

下载后是一个exe，直接双击安装，它会自动安装到C:\Python27\Lib\site-packages中去，

(2)pytesser:下载地址：http://code.google.com/p/pytesser/,（CSDN下载）

下载解压后直接放C:\Python27\Lib\site-packages(根据你安装的Python路径而不同)，同时，新建一个pytheeer.pth,内容就写pytesser，注意这里的内容一定要和pytesser这个文件夹同名，意思就是pytesser文件夹，pytesser.pth,及内容都要一样！

(3)Tesseract OCR engine下载：http://code.google.com/p/tesseract-ocr/（CSDN下载）

下载后解压，tessdata文件夹，用其替换掉pytesser解压后的tessdata文件夹即可。(就上面的pytesser文件夹)

二、验证

（1）原理：

验证码图像处理

验证码图像识别技术主要是操作图片内的像素点,通过对图片的像素点进行一系列的操作,最后输出验证码图像内的每个字符的文本矩阵。

1、读取图片
2、图片降噪
3、图片切割
4、图像文本输出

（2）验证字符识别

验证码内的字符识别主要以机器学习的分类算法来完成,目前我所利用的字符识别的算法为KNN(K邻近算法)和SVM (支持向量机算法),后面我会对这两个算法的适用场景进行详细描述。

1、获取字符矩阵
2、矩阵进入分类算法
3、输出结果

要验证的图片如下：

（3）、简单的命令：

[python] view plaincopy

from pytesser import *
image = Image.open('1.jpg') # Open image object using PIL
print image_to_string(image) # Run tesseract.exe on image

然后运行：

或者直接：

[html] view plaincopy

print image_file_to_string('fnord.tif')

同样能输出结果！

（4）、复杂一点的

上面的只能对一些比较简单的做处理，一

原理：彩色转灰度，灰度转二值，二值图像识别

[python] view plaincopy

# 验证码识别，此程序只能识别数据验证码
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)
#转化到灰度图
imgry = im.convert('L')
#保存图像
imgry.save('g'+name)
#二值化，采用阈值分割法，threshold为分割点
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('1.jpg') #注意这里的图片要和此文件在同一个目录，要不就传绝对路径也行

运行后效果：

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