Python图像处理之图片验证码识别

Myth丶恋晨 2022-05-23 13:43 323阅读 0赞

在上一篇博客[Python图像处理之图片文字识别（OCR）][Python_OCR]中我们介绍了在Python中如何利用Tesseract软件来识别图片中的英文与中文，本文将具体介绍如何在Python中利用Tesseract软件来识别验证码（数字加字母）。  
  我们在网上浏览网页或注册账号时，会经常遇到验证码（CAPTCHA）,如下图：

![70][] ![70 1][]  
  
本文将具体介绍如何利用Python的图像处理模块pillow和OCR模块pytesseract来识别上述验证码（数字加字母）。  
  我们识别上述验证码的算法过程如下：

1.  将原图像进行灰度处理，转化为灰度图像；
2.  获取图片中像素点数量最多的像素（此为图片背景），将该像素作为阈值进行二值化处理，将灰度图像转化为黑白图像（用来提高识别的准确率）；
3.  去掉黑白图像中的噪声，噪声定义为：以该点为中心的九宫格的黑点的数量小于等于4；
4.  利用pytesseract模块识别，去掉识别结果中的特殊字符，获得识别结果。

我们的图片如下（共66张图片）：

![这里写图片描述][70 2]  
  
  完整的Python代码如下：

import os
    import pytesseract
    from PIL import Image
    from collections import defaultdict
    
    # tesseract.exe所在的文件路径
    pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C://Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe'
    
    # 获取图片中像素点数量最多的像素
    def get_threshold(image):
        pixel_dict = defaultdict(int)
    
        # 像素及该像素出现次数的字典
        rows, cols = image.size
        for i in range(rows):
            for j in range(cols):
                pixel = image.getpixel((i, j))
                pixel_dict[pixel] += 1
    
        count_max = max(pixel_dict.values()) # 获取像素出现出多的次数
        pixel_dict_reverse = {v:k for k,v in pixel_dict.items()}
        threshold = pixel_dict_reverse[count_max] # 获取出现次数最多的像素点
    
        return threshold
    
    # 按照阈值进行二值化处理
    # threshold: 像素阈值
    def get_bin_table(threshold):
        # 获取灰度转二值的映射table
        table = []
        for i in range(256):
            rate = 0.1 # 在threshold的适当范围内进行处理
            if threshold*(1-rate)<= i <= threshold*(1+rate):
                table.append(1)
            else:
                table.append(0)
        return table
    
    # 去掉二值化处理后的图片中的噪声点
    def cut_noise(image):
    
        rows, cols = image.size # 图片的宽度和高度
        change_pos = [] # 记录噪声点位置
    
        # 遍历图片中的每个点，除掉边缘
        for i in range(1, rows-1):
            for j in range(1, cols-1):
                # pixel_set用来记录该店附近的黑色像素的数量
                pixel_set = []
                # 取该点的邻域为以该点为中心的九宫格
                for m in range(i-1, i+2):
                    for n in range(j-1, j+2):
                        if image.getpixel((m, n)) != 1: # 1为白色,0位黑色
                            pixel_set.append(image.getpixel((m, n)))
    
                # 如果该位置的九宫内的黑色数量小于等于4，则判断为噪声
                if len(pixel_set) <= 4:
                    change_pos.append((i,j))
    
        # 对相应位置进行像素修改，将噪声处的像素置为1（白色）
        for pos in change_pos:
            image.putpixel(pos, 1)
    
        return image # 返回修改后的图片
    
    # 识别图片中的数字加字母
    # 传入参数为图片路径，返回结果为：识别结果
    def OCR_lmj(img_path):
    
        image = Image.open(img_path) # 打开图片文件
        imgry = image.convert('L')  # 转化为灰度图
    
        # 获取图片中的出现次数最多的像素，即为该图片的背景
        max_pixel = get_threshold(imgry)
    
        # 将图片进行二值化处理
        table = get_bin_table(threshold=max_pixel)
        out = imgry.point(table, '1')
    
        # 去掉图片中的噪声（孤立点）
        out = cut_noise(out)
    
        #保存图片
        # out.save('E://figures/img_gray.jpg')
    
        # 仅识别图片中的数字
        #text = pytesseract.image_to_string(out, config='digits')
        # 识别图片中的数字和字母
        text = pytesseract.image_to_string(out)
    
        # 去掉识别结果中的特殊字符
        exclude_char_list = ' .:\\|\'\"?![],()~@#$%^&*_+-={};<>/¥'
        text = ''.join([x for x in text if x not in exclude_char_list])
        #print(text)
    
        return text
    
    def main():
    
        # 识别指定文件目录下的图片
        # 图片存放目录figures
        dir = 'E://figures'
    
        correct_count = 0  # 图片总数
        total_count = 0    # 识别正确的图片数量
    
        # 遍历figures下的png,jpg文件
        for file in os.listdir(dir):
            if file.endswith('.png') or file.endswith('.jpg'):
                # print(file)
                image_path = '%s/%s'%(dir,file) # 图片路径
    
                answer = file.split('.')[0]  # 图片名称，即图片中的正确文字
                recognizition = OCR_lmj(image_path) # 图片识别的文字结果
    
                print((answer, recognizition))
                if recognizition == answer: # 如果识别结果正确，则total_count加1
                    correct_count += 1
    
                total_count += 1
    
        print('Total count: %d, correct: %d.'%(total_count, correct_count))
        ''' # 单张图片识别 image_path = 'E://figures/code (1).jpg' OCR_lmj(image_path) '''
    
    main()

运行结果如下：

('101659', '101659')
    ('111073', '111073')
    ('114510', '114510')
    ('118235', '118235')
    ('124677', '124677')
    ('147291', '147291')
    ('169147', '169147')
    ('185302', '185302')
    ('23YB', '23YB')
    ('262051', '262051')
    ('2HED', '2MED')
    ('315386', '315386')
    ('3D7K', '3D7K')
    ('3DYH', '3DYH')
    ('3QG8', '30G8')
    ('3XNR', 'EXNR')
    ('44G5', '44G5')
    ('470259', '470259')
    ('515413', '515413')
    ('522351', '522351')
    ('539824', '539824')
    ('5CVL', 'SCVL')
    ('642689', '642689')
    ('671991', '671991')
    ('672838', '672838')
    ('6F5Y', '6F5Y')
    ('6USB', 'GUSB')
    ('703167', '703167')
    ('765120', '765120')
    ('779931', '779931')
    ('8UEF', '8SUEF')
    ('905857', '905857')
    ('9H4H', '9H4H')
    ('9SK1', 'OSK1')
    ('BDP4', 'BDP4')
    ('DXV3', 'DXV3')
    ('E78Y', 'E78Y')
    ('EAHR', 'EAHR')
    ('F585', 'Fss§')
    ('FBV8', 'FBV8')
    ('FJKK', 'FJKK')
    ('GXKQ', 'GXKQ')
    ('H7Y9', 'H7Y9')
    ('J4LJ', 'J4LJ')
    ('J8YH', 'J8YH')
    ('JCDL', 'JCDL')
    ('JTX2', 'JTX2')
    ('JYLH', 'JYLH')
    ('KFYA', 'KFYA')
    ('L3VZ', 'L3VZ')
    ('LCGV', 'LCGV')
    ('LKEK', 'LKEK')
    ('N3FJ', 'N3FJ')
    ('PJZN', 'PJZN')
    ('PNDQ', 'PNDQ')
    ('Q7HP', 'Q7HP')
    ('QSHU', 'QSHU')
    ('R1RN', 'RLRN')
    ('RPNX', 'RPNX')
    ('TUKG', 'TUKG')
    ('U9G3', 'U9G3')
    ('UZAH', 'UZAH')
    ('V6P9', 'very')
    ('Y18D', '18D')
    ('Y237', 'Y237')
    ('ZZT5', '2215')
    Total count: 66, correct: 54.

我们可以看到图片识别的正确率为80%以上，其中数字类图片的识别正确率为100%.  
  我们可以在图片识别方面的算法再加改进，以提高图片识别的正确率。当然，以上算法并不是对所有验证码都适用，不同的验证码需要用不同的图片处理算法。

注意：本人现已开通两个微信公众号： 因为Python（微信号为：python\_math）以及轻松学会Python爬虫（微信号为：easy\_web\_scrape）， 欢迎大家关注哦~~

[Python_OCR]: https://blog.csdn.net/jclian91/article/details/80628188
[70]: https://img-blog.csdn.net/20180610115415225?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pjbGlhbjkx/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70
[70 1]: /images/20220523/e871ef3092e5449495ac4b4ff2bcc6ce.png
[70 2]: /images/20220523/035838ee00974652b0b640c5db4702c0.png