【Python技能树共建】验证码实操2案例 r21

Python 验证码是什么

如果你是一个数据挖掘爱好者，那么验证码是你避免不过去的一个天坑，和各种验证码斗争，必然是你成长的一条道路，

本篇文章为你带来验证码的入门案例，来吧，一起 Coding 吧。

怎么用

数字+字母的验证码

我随便在百度图片搜索了一个验证码，如下

今天要做的是验证码识别中最简单的一种办法，采用pytesseract解决，它属于 Python 当中比较简单的OCR识别库

库的安装

使用pytesseract之前，你需要通过 pip 安装一下对应的模块 ，需要两个

pytesseract 库还有图像处理的 pillow 库了

pip install pytesseract
pip install pillow

如果你安装了这两个库之后，编写一个识别代码，一般情况下会报下面这个错误

pytesseract.pytesseract.TesseractNotFoundError: tesseract is not installed or it's not in your path

这是由于你还缺少一部分内容

安装一个 Tesseract-OCR 软件。这个软件是由 Google 维护的开源的 OCR 软件。

下载地址 > https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki

中文包的下载地址 > https://github.com/tesseract-ocr/tessdata

选择你需要的版本进行下载即可

pillow 库的基本操作

命令	释义
open()	打开一个图片 from PIL import Image im = Image.open(“1.png”) im.show()
save()	保存文件
convert()	convert() 是图像实例对象的一个方法，接受一个 mode 参数，用以指定一种色彩模式，mode 的取值可以是如下几种： · 1 (1-bit pixels, black and white, stored with one pixel per byte) · L (8-bit pixels, black and white) · P (8-bit pixels, mapped to any other mode using a colour palette) · RGB (3x8-bit pixels, true colour) · RGBA (4x8-bit pixels, true colour with transparency mask) · CMYK (4x8-bit pixels, colour separation) · YCbCr (3x8-bit pixels, colour video format) · I (32-bit signed integer pixels) · F (32-bit floating point pixels)

Filter

from PIL import Image, ImageFilter
im = Image.open(‘1.png’)
# 高斯模糊
im.filter(ImageFilter.GaussianBlur)
# 普通模糊
im.filter(ImageFilter.BLUR)
# 边缘增强
im.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE)
# 找到边缘
im.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)
# 浮雕
im.filter(ImageFilter.EMBOSS)
# 轮廓
im.filter(ImageFilter.CONTOUR)
# 锐化
im.filter(ImageFilter.SHARPEN)
# 平滑
im.filter(ImageFilter.SMOOTH)
# 细节
im.filter(ImageFilter.DETAIL)

Format

format 属性定义了图像的格式，如果图像不是从文件打开的，那么该属性值为 None；
size 属性是一个 tuple，表示图像的宽和高（单位为像素）；
mode 属性为表示图像的模式，常用的模式为：L 为灰度图，RGB 为真彩色，CMYK 为 pre-press 图像。如果文件不能打开，则抛出 IOError 异常。

验证码识别

注意安装完毕，如果还是报错，请找到模块 pytesseract.py 这个文件，对这个文件进行编辑

一般这个文件在 C:\Program Files\Python36\Lib\site-packages\pytesseract\pytesseract.py 位置

文件中 tesseract_cmd = 'tesseract' 改为自己的地址
例如： tesseract_cmd = 'C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

如果报下面的 BUG，请注意

Error opening data file \Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata/chi_sim.traineddata Please make sure the TESSDATA_PREFIX environment variable

解决办法也比较容易，按照它的提示，表示缺失了 TESSDATA_PREFIX 这个环境变量。你只需要在系统环境变量中添加一条即可

将 TESSDATA_PREFIX=C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR 添加环境变量

重启 IDE 或者重新 CMD，然后继续运行代码，这个地方注意需要用管理员运行你的 py 脚本

步骤分为

1. 打开图片 Image.open()
2. pytesseract 识别图片

import pytesseract
from PIL import Image

def main():
    image = Image.open("1.jpg")

    text = pytesseract.image_to_string(image,lang="chi_sim")
    print(text)

if __name__ == '__main__':
    main()

测试英文，数字什么的基本没有问题，中文简直惨不忍睹。空白比较大的可以识别出来。唉~不好用
当然刚才那个7364 十分轻松的就识别出来了。

带干扰的验证码识别

接下来识别如下的验证码，我们首先依旧先尝试一下。运行代码发现没有任何显示。接下来需要对这个图片进行处理

基本原理都是完全一样的

1. 彩色转灰度
2. 灰度转二值
3. 二值图像识别

彩色转灰度

im = im.convert('L')

灰度转二值，解决方案比较成套路，采用阈值分割法，threshold 为分割点

def initTable(threshold=140):
    table = []
    for i in range(256):
        if i < threshold:
            table.append(0)
        else:
            table.append(1)
    return table

调用

binaryImage = im.point(initTable(), '1')
binaryImage.show()

调整之后

今天你要学习的验证码采用通过第三方 AI 平台开放的 OCR 接口实现，OCR 文字识别技术目前已经比较成熟了，而且第三方比较多，今天采用的是百度的。

借用第三方平台解决验证码

官方网址：http://ai.baidu.com/
接下来申请

接下来创建一个简单应用之后，就可以使用了，我们找到

阅读文字识别相关文档

你需要具备基本的阅读第三方文档的能力，打开我们需要的文档

https://cloud.baidu.com/doc/OCR/OCR-API.html

这个页面基本上已经把我们需要做的所有内容都已经标识清楚了

编写获取 accesstoken 的代码

在目前主流的 API 开发模式下，都是需要你进行 accesstoken 的获取的

代码如下 ，重点需要参照文档进行传参的设计

    def get_accesstoken(self):
        res = requests.post(self.url.format(self.key,self.secret),headers=self.header)
        content = res.text
        if (content):
            return json.loads(content)["access_token"]

得到 accesstoken 之后，你可以继续下面的操作

import requests
import json

import base64

import urllib.request, urllib.parse

class GetCode(object):

    def __init__(self):
        self.url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id={}&client_secret={}"
        self.api = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general_basic?access_token={}"
        self.header = {
            "Content-Type":'application/json; charset=UTF-8'
        }

        self.key = "你的KEY"
        self.secret = "你的SECRET"

验证码识别阶段

普通没有干扰的验证码，我们直接识别即可，但是有的验证码还是有干扰的，在识别之前，需要对它进行基本的处理，我们采用和上篇文章类似的办法进行，对它进行灰度处理和二值化操作。部分代码我直接硬编码了，不过最终识别的效果并没有比想象的优化多少。

 def init_table(self,threshold=155):
        table = []
        for i in range(256):
            if i < threshold:
                table.append(0)
            else:
                table.append(1)
        return table



    def opt_image(self):
        im = Image.open("66.png")

        im = im.convert('L')
        im = im.point(self.init_table(), '1')
        im.save('66_s.png')
        return "66_s.png"

调用验证码接口

调用百度的验证码接口，不使用百度给的模块直接编写。按照它对应的文档，书写即可。
在这个地方尤其注意官方文档提示

    def get_file_content(self,file_path):
        with open(file_path, 'rb') as fp:
            base64_data = base64.b64encode(fp.read())
            s = base64_data.decode()

            data = {}
            data['image'] = s

            decoded_data = urllib.parse.urlencode(data)
            return decoded_data


    def show_code(self):
        image = self.get_file_content(self.opt_image())
        headers = {
            "Content-Type":	"application/x-www-form-urlencoded"
        }
        res = requests.post(self.api.format(self.get_accesstoken()),headers=headers,data=image)
        print(res.text)

通过百度模块调用验证码识别

安装百度 AI

 pip install baidu-aip

安装之后，就可以使用啦

1. 声明一些常量，你在百度创建应用之后就可以获取
2. 初始化文字识别类
3. 调用对应的方法

参考代码

from aip import AipOcr


# 定义常量
APP_ID = '15736693'
API_KEY = '你的KEY'
SECRET_KEY = '你的SECRET'

# 初始化文字识别
aipOcr=AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

# 读取图片
filePath = "1.jpg"

def get_file_content(filePath):
    with open(filePath, 'rb') as fp:
        return fp.read()

# 定义参数变量
options = {
    'detect_direction': 'true',
    'language_type': 'CHN_ENG',
}

# 网络图片文字文字识别接口
result = aipOcr.webImage(get_file_content(filePath),options)


print(result)

扩展部分

这种通过第三方 OCR 技术识别验证码的方式，本质上和上篇文章的原理是一致的
在实测过程中发现，没有太多干扰线，搜狗，腾讯，有道 基本表现一致

对于这种方式，学会即可~，道理都是一致的，当然你可以用 Python 实现一个图片转文字的小应用是没有任何问题的