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        python简单验证码识别的实现过程

        时间:2023-12-17

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                  下面是实现过程的详细攻略:

                  Python简单验证码识别的实现过程

                  验证码识别是一个有趣的领域,同时也是计算机视觉领域的一个重要应用。在这篇文章中,我们将使用Python编程语言来实现一个简单的验证码识别程序,以识别数字验证码。本文根据以下几个步骤进行:

                  步骤1 - 收集和预处理验证码图像

                  为了识别验证码,我们需要先收集并处理验证码图像数据。可以从互联网上找到一些免费的数字验证码下载网站,例如:http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html 。在这个网站中,你可以找到简单的数字验证码图片。此外,Python中有很多图像处理库可以用于预处理验证码图像,例如:Pillow和OpenCV库。

                  以下是示例代码实现:

                  from PIL import Image
                  
                  img = Image.open('captcha.png')
                  img = img.convert('L')    # 转为灰度图像
                  img = img.point(lambda x: 0 if x < 200 else 255)   # 二值化
                  

                  步骤2 - 分割验证码图像

                  接下来,我们需要将验证码图像分割成单个数字图像。按照上面的示例网站提供的验证码图片,由于每个验证码中只包含一个数字,因此我们可以将图像水平分为4个部分,每个部分对应一个数字。

                  以下是示例代码实现:

                  import numpy as np
                  
                  img_array = np.array(img)
                  width, height = img_array.shape
                  
                  split_lines = [3, 10, 17]    # 水平分割线的位置
                  
                  for i in range(len(split_lines) + 1):
                      if i == 0:
                          digit_img = img.crop((0, 0, split_lines[i], height))
                      elif i == len(split_lines):
                          digit_img = img.crop((split_lines[i - 1], 0, width, height))
                      else:
                          digit_img = img.crop((split_lines[i - 1], 0, split_lines[i], height))
                      digit_img.save('digit{}.png'.format(i))
                  

                  步骤3 - 提取特征并训练模型

                  接下来,我们需要提取每个数字图像的特征,以便训练一个分类模型来判断图像中的数字是什么。在本例中,我们将提取每个数字图像的像素值作为特征。

                  以下是示例代码实现:

                  import joblib
                  
                  def get_feature(img_path):
                      digit_img = Image.open(img_path)
                      digit_arr = np.array(digit_img)
                      feature = digit_arr.ravel()   # 将二维数组转为一维数组
                      return feature
                  
                  X_train = []
                  y_train = [1, 0, 2, 3]    # 验证码中各数字的真实值
                  
                  for i in range(4):
                      feature = get_feature('digit{}.png'.format(i))
                      X_train.append(feature)
                  
                  from sklearn.svm import SVC
                  
                  clf = SVC()
                  clf.fit(X_train, y_train)
                  
                  joblib.dump(clf, 'clf.pkl')    # 将分类模型保存到文件中
                  

                  步骤4 - 测试模型

                  最后,我们可以用测试集测试我们训练出来的模型。为了测试,我们需要收集新的验证码图像。以下的示例是使用Python爬虫从“腾讯微博”上爬取的验证码图像。

                  以下是示例代码实现:

                  import requests
                  
                  def download_captcha(url, index):
                      resp = requests.get(url, stream=True)
                      with open("test{}.png".format(index), 'wb') as f:
                          for chunk in resp.iter_content(1024):
                              f.write(chunk)
                  
                  urls = [
                      "http://captcha.qq.com/cgi-bin/showimg?uin=3108817214&aid=50000401&r=0.605197",
                      "http://captcha.qq.com/cgi-bin/showimg?uin=3108817214&aid=50000401&r=0.118452",
                      "http://captcha.qq.com/cgi-bin/showimg?uin=3108817214&aid=50000401&r=0.468189",
                      "http://captcha.qq.com/cgi-bin/showimg?uin=3108817214&aid=50000401&r=0.257341",
                  ]
                  
                  for i, url in enumerate(urls):
                      download_captcha(url, i)
                  
                  X_test = []
                  for i in range(4):
                      feature = get_feature('test{}.png'.format(i))
                      X_test.append(feature)
                  
                  y_true = [9, 4, 0, 4]    # 验证码中各数字的真实值
                  
                  clf = joblib.load('clf.pkl')
                  
                  y_pred = clf.predict(X_test)
                  
                  print("真实值:", y_true)
                  print("预测值:", y_pred)
                  

                  以上就是使用Python实现简单验证码识别的完整攻略了。

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