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  • Python3 简单验证码识别思路及实例

      1、介绍

        在爬虫中经常会遇到验证码识别的问题,现在的验证码大多分计算验证码、滑块验证码、识图验证码、语音验证码等四种。本文就是识图验证码,识别的是简单的验证码,要想让识别率更高,

      识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库。

        识别验证码通常是这几个步骤:

        1、灰度处理

        2、二值化

        3、去除边框(如果有的话)

        4、降噪

        5、切割字符或者倾斜度矫正

        6、训练字体库

        7、识别

         这6个步骤中前三个步骤是基本的,4或者5可根据实际情况选择是否需要。

        经常用的库有pytesseract(识别库)、OpenCV(高级图像处理库)、imagehash(图片哈希值库)、numpy(开源的、高性能的Python数值计算库)、 PIL的 Image,

        ImageDraw,ImageFile等。

      2、实例

        以某网站登录的验证码识别为例:具体过程和上述的步骤稍有不同。

        

        首先分析一下,验证码是由4个从0到9等10个数字组成的,那么从0到9这个10个数字没有数字只有第一、第二、第三和第四等4个位置。那么计算下来共有40个数字位置,如下:

        

        

        

        

        

        

        

        

        

        

        那么接下来就要对验证码图片进行降噪、分隔得到上面的图片。以这40个图片集作为基础。

        对要验证的验证码图片进行降噪、分隔后获取四个类似上面的数字图片、通过和上面的比对就可以知道该验证码是什么了。

        以上面验证码2837为例:

        1、图片降噪

          

        

        2、图片分隔

        

        

       3、图片比对

        通过比验证码降噪、分隔后的四个数字图片,和上面的40个数字图片进行哈希值比对,设置一个误差,max_dif: 允许最大hash差值, 越小越精确,最小为0

        

        这样四个数字图片通过比较后获取对应是数字,连起来,就是要获取的验证码。

      完整代码如下:

    #coding=utf-8
    import os
    import re
    from selenium import webdriver
    from selenium.webdriver.common.keys import Keys
    import time
    from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
    import collections
    import mongoDbBase
    import numpy
    import imagehash
    from PIL import Image,ImageFile
    import datetime
    class finalNews_IE:
        def __init__(self,strdate,logonUrl,firstUrl,keyword_list,exportPath,codepath,codedir):
            self.iniDriver()
            self.db = mongoDbBase.mongoDbBase()
            self.date = strdate
            self.firstUrl = firstUrl
            self.logonUrl = logonUrl
            self.keyword_list = keyword_list
            self.exportPath = exportPath
            self.codedir = codedir
            self.hash_code_dict ={}
            for f in range(0,10):
                for l in range(1,5):
                    file = os.path.join(codedir, "codeLibrarycode" +  str(f) + '_'+str(l) + ".png")
                    # print(file)
                    hash = self.get_ImageHash(file)
                    self.hash_code_dict[hash]= str(f)
    
        def iniDriver(self):
            # 通过配置文件获取IEDriverServer.exe路径
            IEDriverServer = "C:Program FilesInternet ExplorerIEDriverServer.exe"
            os.environ["webdriver.ie.driver"] = IEDriverServer
            self.driver = webdriver.Ie(IEDriverServer)
    
        def WriteData(self, message, fileName):
            fileName = os.path.join(os.getcwd(), self.exportPath + '/' + fileName)
            with open(fileName, 'a') as f:
                f.write(message)
    
        # 获取图片文件的hash值
        def get_ImageHash(self,imagefile):
            hash = None
            if os.path.exists(imagefile):
                with open(imagefile, 'rb') as fp:
                    hash = imagehash.average_hash(Image.open(fp))
            return hash
    
        # 点降噪
        def clearNoise(self, imageFile, x=0, y=0):
            if os.path.exists(imageFile):
                image = Image.open(imageFile)
                image = image.convert('L')
                image = numpy.asarray(image)
                image = (image > 135) * 255
                image = Image.fromarray(image).convert('RGB')
                # save_name = "D:workpython36_crawlVeriycodemode_5590.png"
                # image.save(save_name)
                image.save(imageFile)
                return image
    
        #切割验证码
        # rownum:切割行数;colnum:切割列数;dstpath:图片文件路径;img_name:要切割的图片文件
        def splitimage(self, imagePath,imageFile,rownum=1, colnum=4):
            img = Image.open(imageFile)
            w, h = img.size
            if rownum <= h and colnum <= w:
                print('Original image info: %sx%s, %s, %s' % (w, h, img.format, img.mode))
                print('开始处理图片切割, 请稍候...')
    
                s = os.path.split(imageFile)
                if imagePath == '':
                    dstpath = s[0]
                fn = s[1].split('.')
                basename = fn[0]
                ext = fn[-1]
    
                num = 1
                rowheight = h // rownum
                colwidth = w // colnum
                file_list =[]
                for r in range(rownum):
                    index = 0
                    for c in range(colnum):
                        # (left, upper, right, lower)
                        # box = (c * colwidth, r * rowheight, (c + 1) * colwidth, (r + 1) * rowheight)
                        if index < 1:
                            colwid = colwidth + 6
                        elif index < 2:
                            colwid = colwidth + 1
                        elif index < 3:
                            colwid = colwidth
    
                        box = (c * colwid, r * rowheight, (c + 1) * colwid, (r + 1) * rowheight)
                        newfile = os.path.join(imagePath, basename + '_' + str(num) + '.' + ext)
                        file_list.append(newfile)
                        img.crop(box).save(newfile, ext)
                        num = num + 1
                        index += 1
                return file_list
    
        def compare_image_with_hash(self, image_hash1,image_hash2, max_dif=0):
            """
                    max_dif: 允许最大hash差值, 越小越精确,最小为0
                    推荐使用
                    """
            dif = image_hash1 - image_hash2
            # print(dif)
            if dif < 0:
                dif = -dif
            if dif <= max_dif:
                return True
            else:
                return False
    
        # 截取验证码图片
        def savePicture(self):
            self.driver.get(self.logonUrl)
            self.driver.maximize_window()
            time.sleep(1)
    
            self.driver.save_screenshot(self.codedir +"Temp.png")
            checkcode = self.driver.find_element_by_id("checkcode")
            location = checkcode.location  # 获取验证码x,y轴坐标
            size = checkcode.size  # 获取验证码的长宽
            rangle = (int(location['x']), int(location['y']), int(location['x'] + size['width']),
                      int(location['y'] + size['height']))  # 写成我们需要截取的位置坐标
            i = Image.open(self.codedir +"Temp.png")  # 打开截图
            result = i.crop(rangle)  # 使用Image的crop函数,从截图中再次截取我们需要的区域
            filename = datetime.datetime.now().strftime("%M%S")
            filename =self.codedir +"Temp_code.png"
            result.save(filename)
            self.clearNoise(filename)
            file_list = self.splitimage(self.codedir,filename)
            verycode =''
            for f in file_list:
                imageHash = self.get_ImageHash(f)
                for h,code in self.hash_code_dict.items():
                    flag = self.compare_image_with_hash(imageHash,h,0)
                    if flag:
                        # print(code)
                        verycode+=code
                        break
    
            print(verycode)
            self.driver.close()
    
       
        def longon(self):
    
            self.driver.get(self.logonUrl)
            self.driver.maximize_window()
            time.sleep(1)
            self.savePicture()
            accname = self.driver.find_element_by_id("username")
            # accname = self.driver.find_element_by_id("//input[@id='username']")
            accname.send_keys('ctrchina')
    
            accpwd = self.driver.find_element_by_id("password")
            # accpwd.send_keys('123456')
            code = self.getVerycode()
            checkcode = self.driver.find_element_by_name("checkcode")
            checkcode.send_keys(code)
            submit = self.driver.find_element_by_name("button")
            submit.click()
    
      
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