文章目录

一、认识验证码
- 1.1、概念
- 1.2、作用
- 1.3、类别
二、Pillow库
- 2.1、PIL库和Pillow库
- - 2.1.1、Pillow库安装
  - 2.1.2、PIL与Pillow使用注意
- 2.2、图形基本概念
- - 2.2.1、尺寸
  - 2.2.2、坐标系统
  - 2.2.3、通道
- 2.3、图像获取
- 2.4、获取图像通道
三、简单验证码处理
- 3.1、灰度化
- - 3.1.1、最大值法
  - 3.1.2、平均值法
- 3.2、二值化
- 3.3、降噪
四、Tesseract识别
- 4.1、OCR识别概念
- 4.2、Tesseract-OCR
- 4.3、Pytesser3

一、认识验证码

1.1、概念

验证码（CAPTCHA）是“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”（全自动区分计算机和人类的图灵测试）的缩写，是一种用来区分用户是计算机还是人的公共全自动程序。

1.2、作用

认证码是一种人机识别手段，最终目的是区分正常用户和机器的操作。

可以防止：恶意破解密码、注册、刷票、论坛灌水，防止黑客对用户的密码进行暴力破解。

一般是提出一个问题，这个问题可以由计算机生成并评判，但是必须只有人类才能解答。由于计算机无法解答这个的问题，所以回答出问题的用户就可以被认为是人类。

1.3、类别

图形验证码：

这类验证码大多是计算机随机产生一个字符串，在把字符串增加噪点、干扰线、变形、重叠、不同颜色、扭曲组成一张图片来增加识别难度。

滑动验证码：

也叫行为验证码，比较流行的一种验证码，通过用户的操作行为来完成验证，其中最出名的就是极验。滑动验证码的原理就是使用机器学习中的深度学习技术，根据一些特征来区分是否为正常用户。通过记录用户的滑动速度，还有每一小段时间的瞬时速度，用户鼠标点击情况，以及滑动后的匹配程度来识别。而且，不是说滑动到正确位置就是验证通过，而是根据特征识别来区分是否为真用户，滑到正确位置只是一个必要条件。

点触验证码：

点击类验证码都是给出一张包含文字的图片，通过文字提醒用户点击图中相同字的位置进行验证。

二、Pillow库

2.1、PIL库和Pillow库

PIL库

PIL (Python Image Library) 已经算是 Python 处理图片的标准库了，兼具强大的功能和简洁的 API，但是PIL库的更新非常缓慢，并且它只支持到python2.7，不支python3。

Pillow库

由于PIL库更新太慢了，于是一群志愿者在PIL库的基础上创建的分支版本，命名为Pillow.
Pillow目前最新支持到python3.6，它的维护和开发十分活跃，兼容PIL库的绝大多数语法，并且增加了许多新的特性，推荐直接使用Pillow

2.1.1、Pillow库安装

命令：

pip install  pillow

2.1.2、PIL与Pillow使用注意

Pillow和PIL不能共存在一个环境中，如果你之前安装了PIL的话，需要删除掉才能在安装Pillow
由于是继承自PIL的分支，所以Pillow库的导入是这样的：

Import PIL

2.2、图形基本概念

2.2.1、尺寸

图片尺寸（size）指的是图片的宽度和高度，通过size属性可以获取图片的尺寸，它的返回值是一个元组，元组里面有两个值，分别是水平和垂直方向上的像素个数。

代码示例：

from PIL import Image
img = Image.open('xxx.png')  #参数：图片位置
print(img.size)  #(xxx,xxx)

2.2.2、坐标系统

使用笛卡尔像素坐标系，x轴从左到右，y轴从上到下增长

2.2.3、通道

图片均是由一个或者多个数据通道构成。

RGB图像：每张图片都是由三个数据通道叠加构成，分别为R 、G 、B。

PNG图像：有RGBA四个通道，A代表透明度。

灰度图像(没有色彩的图片， RGB色彩分量全部相等)：只有一个通道。

灰度指的是黑白图像中点的颜色深度，范围一般是0到255，白色为255，黑色为0。

2.3、图像获取

从文件中加载图像

例：

from PIL import Image
img = Image.open('dog2.png')  #open参数: 图片的位置

创建一个新的图像

例：

img =Image.new("RGB",(200,100),"red")

注意：这里的最后一个参数可以用ImageColor里面的colormap来获得更多初始化的颜色。

切割图片

函数：

Image.crop(left, up, right, below)

参数：
① left：与左边界的距离
② up：与上边界的距离
③ right：还是与左边界的距离
④ below：还是与上边界的距离

例：

from PIL import Imageimg = Image.open('dog2.png')
w,h = img.size# 准备将图片切割成9张小图片
weight = int(w // 3)
height = int(h // 3)
# 切割后的小图的宽度和高度
print(weight, height)for j in range(3):for i in range(3):box = (weight * i, height * j, weight * (i + 1), height * (j + 1))region = img.crop(box)region.save('imgs/{}{}.png'.format(j, i))

结果：

2.4、获取图像通道

函数：getbands()

例：

from PIL import Imageimg = Image.open('dog2.png')
print(img.getbands())  # ('R', 'G', 'B')

三、简单验证码处理

3.1、灰度化

灰度图像上每个像素的颜色值又称为灰度，指黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255，白色为255，黑色为0。所谓灰度值是指色彩的浓淡程度，灰度直方图是指一幅数字图像中，对应每一个灰度值统计出具有该灰度值的象素数。

灰度就是没有色彩，RGB色彩分量全部相等。如果是一个二值灰度图象，它的象素值只能为0或1，我们说它的灰度级为2。用个例子来说明吧：一个256级灰度的图象，如果RGB三个量相同时，如：RGB(100,100,100)就代表灰度为100，RGB(50,50,50)代表灰度为50。

现在大部分的彩色图像都是采用RGB颜色模式，处理图像的时候，要分别对RGB三种分量进行处理，实际上RGB并不能反映图像的形态特征，只是从光学的原理上进行颜色的调配。

图像灰度化处理可以作为图像处理的预处理步骤，为之后的图像分割、图像识别和图像分析等上层操作做准备。

目的: 为二值化做准备

彩色变黑白，三通道变成一个通道

图片的灰度化，就是让像素点矩阵中的每一个像素点满足 R=G=B，此时这个值叫做灰度值，白色为255，黑色为0

灰度转化一般公式为：

 R=G=B = 处理前的 RX0.3 + GX0.59 + B*0.11

这种灰度转化方法被称为加权平均法。

根据重要性及其它指标，将三个分量以不同的权值进行加权平均。由于人眼对绿色的敏感最高，对蓝色敏感最低，因此，对RGB三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像。除了这种灰度转化方法另外还有两种方法，大家稍作了解：

3.1.1、最大值法

将彩色图像中的三分量亮度的最大值作为灰度图的灰度值。

3.1.2、平均值法

将彩色图像中的三分量亮度求平均得到一个灰度值。

函数：im = img.convert('L')

例：

from PIL import Imageimg = Image.open('code.jpeg')
img.show()
im = img.convert('L')  #转为灰度图
print(im.getbands())  #('L',)
im.show()

结果 (左:原图，右:灰度图)：

3.2、二值化

图像的二值化，就是将图像的像素点矩阵中的每个像素点的灰度值设置为0（黑色）或255（白色），从而实现二值化，将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。

二值化原理是利用设定的一个阈值来判断图像像素是0还是255，一般小于阈值的像素点变为0，大于的变成255，这个临界灰度值就被称为阈值，阈值的设置很重要，阈值过大或过小都会对图片造成损坏，选择阈值的原则是：既要尽可能保存图片信息，又要尽可能减少背景和噪声的干扰。

常用阈值选择的方法是：

灰度平均值值法：取127 （0~255的中数， (0+255)/2 = 127）
平均值法：
计算像素点矩阵中的所有像素点的灰度值的平均值avg
迭代法：
选择一个近似阈值作为估计值的初始值（比如全图像的平均灰度），然后进行分割图像，产生两组像素，一组大于初始灰度值，另一组小于初始灰度值，根据产生的子图像的特征来选取新的阈值，在利用新的阈值分割图像，经过多次循环，使得错误分割的图像像素点降到最小。

代码(迭代法)：

def ImgBinaryzation(img_gray):  #灰度图二值化  传入的图片为灰度图w,h=img_gray.sizetemp = 0for i in range(w):for j in range(h):temp += img_gray.getpixel((i,j))# 阈值avg_pixel = temp /(i*j)#像素点和阈值比较for x in range(w):for y in range(h):img_pixel = img_gray.getpixel((x,y))if img_pixel < avg_pixel:  #小于像素点 像素点设为0img_gray.putpixel((x,y),0)else:   #不小于像素点 像素点设为255img_gray.putpixel((x,y),255)  return img_gray

示例：

from PIL import Imageimg = Image.open('code.jpeg')
img_gray = img.convert('L')def ImgBinaryzation(img_gray):  #灰度图二值化w,h=img_gray.sizetemp = 0for i in range(w):for j in range(h):temp += img_gray.getpixel((i,j))# 阈值  如果二值化效果不好，可以再根据结果乘以百分比avg_pixel = temp /(i*j)#像素点和阈值比较for x in range(w):for y in range(h):img_pixel = img_gray.getpixel((x,y))if img_pixel < avg_pixel:  #小于像素点 像素点设为0img_gray.putpixel((x,y),0)else:   #不小于像素点 像素点设为255img_gray.putpixel((x,y),255)  return img_graypic = img_binaryzation(img_gray)
pic.show()

结果 (左:原图，右:二值化结果)：

3.3、降噪

目的：清除干扰点，让图片更清晰，让计算机更利于识别。

降噪原理：

孤立的噪点，他的周围应该都是白色，或者大多数点都是白色的，所以在判断的时候条件应该放宽，一个点是黑色并且相邻的点为白色的点的个数大于一个固定的值，那么这个点就是噪点。

注：这里只是比较简单的讲一下最基本的图像降噪原理，实际上对图像的降噪有很多种，比如高斯滤波、统计中值滤波、双边滤波等等，这些就要涉及比较深入的图像处理了。

代码：

def GetPointList(x,y,prange):  #获取像素点周围的坐标for i in range(x-prange,x+prange+1):for j in range(y-prange,y+prange+1):if x==i and y == j:continueyield i,jdef reduceNoise(img_binary):  #二值化后再进行降噪w,h = img_binary.sizeprange = 3   #到边界的范围   自己根据降噪效果进行调试bound_rate = 0.14  #设置边界比例   自己根据降噪效果进行调试count_rate = 0.56  #设置像素点周围灰度值为255的比例    自己根据降噪效果进行调试for i in range(w):for j in range(h):# 处理边界 变白if i<bound_rate*w or i>w*(1 - bound_rate) or j<bound_rate*h or j>h*(1 - bound_rate):img_binary.putpixel((i,j),255)continueimg_pixel = img_binary.getpixel((i,j))if img_pixel < 200:  #二值图像素点只有0和255，随便取个中间的值就行count = 0for x,y in GetPointList(i,j,prange):if img_binary.getpixel((x,y)) >200:  #计算该像素点周围灰度值为255的个数count += 1if count > count_rate * ((prange*2+1)**2 - 2):  #像素点周围灰度值为255的个数是否超过一定比例来判断是否是噪点img_binary.putpixel((i,j),255)return img_binary

示例：

from PIL import Imageimg = Image.open('code.jpeg')
img_gray = img.convert('L')def ImgBinaryzation(img_gray):  #灰度图二值化w,h=img_gray.sizetemp = 0for i in range(w):for j in range(h):temp += img_gray.getpixel((i,j))# 阈值avg_pixel = temp /(i*j)#像素点和阈值比较for x in range(w):for y in range(h):img_pixel = img_gray.getpixel((x,y))if img_pixel < avg_pixel:  #小于像素点 像素点设为0img_gray.putpixel((x,y),0)else:   #不小于像素点 像素点设为255img_gray.putpixel((x,y),255)return img_graydef GetPointList(x,y,prange):  #获取像素点周围的坐标for i in range(x-prange,x+prange+1):for j in range(y-prange,y+prange+1):if x==i and y == j:continueyield i,jdef reduceNoise(img_binary):  #二值化后再进行降噪w,h = img_binary.sizeprange = 3   #到边界的范围   自己根据降噪效果进行调试bound_rate = 0.14  #设置边界比例   自己根据降噪效果进行调试count_rate = 0.56  #设置像素点周围灰度值为255的比例    自己根据降噪效果进行调试for i in range(w):for j in range(h):img_pixel = img_binary.getpixel((i,j))if img_pixel < 200:  #二值图像素点只有0和255，随便取个中间的值就行count = 0for x,y in GetPointList(i,j,prange):if img_binary.getpixel((x,y)) >200:  #计算该像素点周围灰度值为255的个数count += 1if count > count_rate * ((prange*2+1)**2 - 2):  #像素点周围灰度值为255的个数是否超过一定比例来判断是否是噪点img_binary.putpixel((i,j),255)return img_binarypic = ImgBinaryzation(img_gray.copy())
for i in range(2):  #可能第一遍降噪效果不大会，进行多次处理pic = reduceNoise(pic.copy())pic.show()

结果 (左:原图，右:降噪结果)：

四、Tesseract识别

4.1、OCR识别概念

OCR （Optical Character Recognition）光学字符识别，指的是对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文集及版面信息的过程

4.2、Tesseract-OCR

一个开源的字符识别引擎，我们可以用他来识别一些简单的验证码。

Windows下安装：

https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 可自行下载,点击下一步即可;

Linux安装：

sudo apt-get install tesseract-ocr
sudo apt-get install libtesseract-dev

Mac安装：

brew install tesseract

4.3、Pytesser3

是一个在Python内使用Tesseract-Ocr的库，

Pytesseract文档：https://pypi.org/project/pytesseract/

安装：pip install Pytesseract

需要配置:

方法一：将pytesseract包下面__init__文件内tesseract_exe_name的值设置为你的tesseract.exe的路径。

方法二：在代码中指定

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'X:\xxx\tesseract.exe'

示例：

import pytesseract
from PIL import Imagepic = Image.open('reduceNoise.png')  #图片为上面降噪结果图
print(pytesseract.image_to_string(pic))
# 结果：7364

注意：
Pytesseract识别效果不佳，如果想提高识别率，可以使用jTessBoxEditor对Tesseract进行简单的训练。OCR是一个专门的图像处理的领域，高精度的识别需要依靠深度学习、神经网络等技术。

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