python验证码识别的示例代码

以下是关于 "Python验证码识别的示例代码" 的完整攻略。

1. 什么是验证码识别？

验证码识别是通过计算机程序对验证码图片进行分析，实现自动化识别的过程。通常情况下，验证码识别用于绕过需要人类参与的验证环节，实现自动化的脚本操作。一般来说，验证码识别需要经过以下几个步骤：

• 预处理，即对验证码图片进行降噪、二值化等处理，以去除噪点、消除干扰。
• 分割，即将验证码图片分割成单个字符，或者将字符从背景中分离出来。
• 特征提取，即对单个字符进行特征提取，如角度、斜率、比例等。
• 分类，即通过机器学习、深度学习等手段对单个字符的特征进行分类判断。

2. Python验证码识别示例代码

Python作为一种易于学习和使用的编程语言，因其许多优秀的科学计算库而受到广泛关注。下面是一个简单的Python验证码识别示例代码，在Python3.x环境下运行。

from PIL import Image
import pytesseract 
import requests

img_url = 'http://www.test.com/verifycode.php'
img = Image.open(requests.get(img_url, stream=True).raw)
img = img.convert('L')
code = pytesseract.image_to_string(img)
print(code)

在这个示例代码中，我们使用了Python的 requests 库获取验证码图片，使用PIL库对图片进行处理，使用pytesseract库对图片进行识别。在使用该代码前，需要先通过 pip 安装pytesseract库和Pillow库。

3. 示例1：使用pytesseract识别手写数字验证码

下面是一个使用pytesseract识别手写数字验证码的示例。在此示例中，我们首先需要手动标注一些数字验证码的图片，然后使用PIL库进行预处理，使用sklearn库对图片中的数字进行分割，使用tensorflow库训练数字的识别模型。

from PIL import Image
import numpy as np
import pytesseract 
import tensorflow as tf
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取验证码图片
img = Image.open('dataset/captcha.png') 

# 将图片转成黑白格式
img = img.convert("L") 

# 对图片进行二值化处理
bw_img = np.asarray(img).copy()
threshold = np.mean(bw_img) * 1.2
bw_img[bw_img < threshold] = 0
bw_img[bw_img >= threshold] = 255

# 对图片进行横向切割
h_splits = []
split_indexes = []
for i in range(bw_img.shape[1]):
    if 0 in bw_img[:, i]:
        h_splits.append(i)
h_splits = np.array(h_splits)
split_indexes = np.where(np.diff(h_splits)>2)[0]+1
bws = np.hsplit(bw_img, split_indexes)

# 对分割出来的数字图片进行处理
images = []
for bw in bws:
    image = Image.fromarray(bw)
    image = image.resize((28,28))
    image = np.asarray(image).copy()
    image = 1 - (image / 255.0)
    images.append(image)
images = np.array(images)

# 加载已经训练好的模型
model = tf.keras.models.load_model('model/captcha_model.h5')

# 对数字图片进行分类
classes = model.predict_classes(images)

# 将分类结果转化为验证码
captcha = ''.join(map(str, classes))
print(captcha)

4. 示例2：使用Sikulix自动识别验证码

Sikulix是一款基于Java的自动化测试工具，可以用于Windows、Linux和MacOS操作系统的自动化测试。下面是一个使用Sikulix自动识别验证码的示例。在此示例中，我们使用Sikulix库打开网页、自动输入验证码并提交表单。

import os
import time
from sikuli import *

# 计算机视觉相关设置
Settings.MinSimilarity = 0.8
Settings.OcrTextRead = True
Settings.OcrTextSearch = False
Settings.OcrLanguage = 'eng'
Settings.OcrFont = ('Roboto Mono',18,0)

# 自动登录人人网，并自动识别验证码
login_img = "login.png"
account_img = "account.png"
password_img = "password.png"
code_img = "code.png"
login_btn_img = "login_btn.png"

path = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
base_path = path + os.path.sep

# 打开Chrome浏览器
Chrome(base_path + "chromedriver").start()

# 打开人人网
type("t", KeyModifier.CTRL)
wait(2)
type("https://www.renren.com\n")
wait(3)

# 输入帐号密码和验证码，点击登录
click(Pattern(base_path + login_img).targetOffset(-50,-2))
wait(1)
type("testaccount")
wait(1)
click(Pattern(base_path + password_img).targetOffset(-50,-2))
wait(1)
type("testpassword")
wait(1)
click(Pattern(base_path + code_img).targetOffset(-50,-2))
wait(1)
code = OCR(Pattern(base_path + code_img)).text
type(code)
wait(1)
click(Pattern(base_path + login_btn_img).targetOffset(-50,-2))
wait(3)