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验证码识别

一、前言

工作关系，在做自动化测试的时候，不可避免要碰到验证码，如果中途暂停手动输入的话，未免太繁琐，所以我在这里总结了自己搜索到的资料，结合实践经验，与各位分享。

二、解决的问题

本次我解决的问题主要是比较传统的图片验证码识别，类似下图这样的：

滑块验证和顺序点击图片那种逆天的验证码本次不涉及。

三、方法

我这里有java和python的不同实现，背后的思路大体一致：

① 图片二值化

② 去噪点

③ 识别

下面通过代码给大家讲解，相关代码已上传至github，可在文末查看。

四、java实现

首先列出工程目录：

Entrance是程序入口，DT是一些配置信息，PictureOcr是识别用到的一些方法。

① 去噪点

 1     /**
 2      * 图片去噪点
 3      * @param picPath
 4      * @return
 5      * @throws IOException
 6      */
 7     public static void removeBackground(String picPath) throws IOException {
 8         BufferedImage bufferedImage = ImageIO.read(new File(picPath));
 9         int width = bufferedImage.getWidth();
10         int height = bufferedImage.getHeight();
11         for (int x = 0; x < width; ++x) {
12             for (int y = 0; y < height; ++y) {
13                 if (isWrite(bufferedImage.getRGB(x, y)) == 1) {
14                     bufferedImage.setRGB(x, y, Color.white.getRGB());
15                 } else {
16                     bufferedImage.setRGB(x, y, Color.black.getRGB());
17                 }
18             }
19         }
20         ImageIO.write(bufferedImage, picType, new File(picPath));
21     }

 1     /**
 2      * 如果某个像素的三原色值大于所设定的阈值，就将此像素设为白色，即为背景
 3      * @param colorInt
 4      * @return
 5      */
 6     public static int isWrite(int colorInt) {
 7 
 8         Color color = new Color(colorInt);
 9         if (color.getRed() + color.getGreen() + color.getBlue() > DT.DictOfOcr.threshold) {
10             return 1;
11         }
12         return 0;
13     }

先取得图片的分辨率（长 * 宽），然后设定一个阈值，阈值就是某个像素的R，G，B三原色值的和，大家可以使用截图工具来分析要识别图像的验证码阈值是多少，以微信为例，验证码待识别区域的RGB值即可设定为阈值，大于此阈值的像素均设为白色，否则即设为黑色，这样便可以有效去除噪点。

② 裁剪边框

裁剪边框是为了尽可能大的保留图片特征，提高识别率

 1     /**
 2      * 裁剪边角
 3      * @param picPath
 4      * @throws IOException
 5      */
 6     public static void cutPic(String picPath) throws IOException {
 7 
 8         BufferedImage bufferedimage=ImageIO.read(new File(picPath));
 9         int width = bufferedimage.getWidth();
10         int height = bufferedimage.getHeight();
11 
12 
13         bufferedimage = cropPic(bufferedimage, (cutWidth / 2),0, (width - cutWidth / 2), height);
14         bufferedimage = cropPic(bufferedimage,0, (cutHeight / 2),(width - cutWidth), (height - cutHeight / 2));
15         ImageIO.write(bufferedimage, picType, new File(picPath));
16     }
17 
18     /**
19      * 根据参数裁剪图片
20      * @param bufferedImage
21      * @param startX
22      * @param startY
23      * @param endX
24      * @param endY
25      * @return
26      */
27     public static BufferedImage cropPic(BufferedImage bufferedImage, int startX, int startY, int endX, int endY) {
28         int width = bufferedImage.getWidth();
29         int height = bufferedImage.getHeight();
30         if (startX == -1) {
31             startX = 0;
32         }
33         if (startY == -1) {
34             startY = 0;
35         }
36         if (endX == -1) {
37             endX = width - 1;
38         }
39         if (endY == -1) {
40             endY = height - 1;
41         }
42         BufferedImage result = new BufferedImage(endX - startX, endY - startY, 4);
43         for (int x = startX; x < endX; ++x) {
44             for (int y = startY; y < endY; ++y) {
45                 int rgb = bufferedImage.getRGB(x, y);
46                 result.setRGB(x - startX, y - startY, rgb);
47             }
48         }
49         return result;
50     }

③ 执行OCR识别

 1     /**
 2      * 执行Ocr识别
 3      * @param picPath
 4      * @return
 5      * @throws TesseractException
 6      */
 7     public static String executeOcr(String picPath) throws TesseractException {
 8 
 9         ITesseract iTesseract = new Tesseract();
10         iTesseract.setDatapath(tessdataPath);
11         //iTesseract.setLanguage("eng");
12         //可根据需要引入相关的训练集
13         String ocrResult = iTesseract.doOCR(new File(picPath));
14         return ocrResult;
15     }

用到了tessdata数据包

④ 效果

对于规范的验证码来说，识别率还是很不错的，80%左右。我在工程resources路径下建立了一个image文件夹，里面有些图片，大家可以自行尝试。

五、python实现

思路如下：

构建一定数量的数据集（被打上标签的验证码图片），然后进行模型的训练：

1、二值化图片

2、分割并保存每一张图片中的字符

3、“提取分割出的中的特征值”

4、生成训练集

5、定义分类模型

6、测试分类效果

 1 def capt_process(capt):
 2     """
 3     图像预处理，将验证码图片转为二值型图片，按字符切割
 4     :param capt: image
 5     :return: 一个数组包含四个元素，每个元素是一张包含单个字符的二值型图片
 6     """
 7     # 转为灰度图
 8     capt_gray = capt.convert("L")
 9     # 取得图片阈值
10     threshold = get_threshold(capt_gray)
11     # 二值化图片
12     table = get_bin_table(threshold)
13     capt_bw = capt_gray.point(table, "1")
14     capt_per_char_list = []
15     for i in range(4):
16         x = 5 + i * 15
17         y = 2
18         capt_per_char = capt_bw.crop((x, y, x + 13, y + 24))
19         capt_per_char_list.append(capt_per_char)
20 
21     return capt_per_char_list

View Code

 1 def get_threshold(capt):
 2     """
 3     获取一张图片中，像素出现次数最多的像素，作为阈值
 4     :param capt:
 5     :return:
 6     """
 7     pixel_dict = defaultdict(int)
 8     # 取得图片长、宽
 9     rows, cols = capt.size
10     for i in range(rows):
11         for j in range(cols):
12             # 取得这一点的(r,g,b)
13             pixel = capt.getpixel((i, j))
14             # 以像素做key，出现的次数做value
15             pixel_dict[pixel] += 1
16     # 取得字典中像素出现最多的次数
17     count_max = max(pixel_dict.values())
18     # 反转字典，改为以出现次数做key，方便后面取得像素
19     pixel_dict_reverse = {v: k for k, v in pixel_dict.items()}
20     # 取得出现次数最多的像素
21     threshold = pixel_dict_reverse[count_max]
22     return threshold

View Code

 1 def get_bin_table(threshold):
 2     """
 3     按照阈值进行二值化处理
 4     :param threshold:
 5     :return:
 6     """
 7     table = []
 8     rate = 0.1
 9     for i in range(256):
10         if threshold * (1 - rate) <= i <= threshold * (1 + rate):
11             table.append(1)
12         else:
13             table.append(0)
14     return table

View Code

代码里都有注释，就不详细解释了。

本人python实现大量参考了这篇博文：

https://blog.csdn.net/weixin_38641983/article/details/80899354

具体每一步怎么做的，为什么这么做，都有清楚地解释，我在这里不再赘述，感谢这位博主。

我要说明的是，训练集可能每个人都不一样，图片切割尺寸也可能都不一样，这些需要在使用时随机应变。

六、结语

以上提供的方法只能识别简单的验证码，但是它为我们提供了一种问题解决范式，今后遇到类似的问题，不至于手忙脚乱。