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🚀前言

在之前的内容中，我们已经学习了如何使用Python进行各类网络爬虫的编写与优化。然而，在实际的爬虫项目中，我们经常会遇到验证码的挑战，它是阻止自动化程序访问的重要手段之一。

本篇文章，我们将深入探讨验证码识别中的一种常见类型——字符验证码。验证码识别是爬虫自动化中的一项重要技能，掌握它将大大提升我们的爬虫项目的效率和成功率。

在这篇文章中，我们将会介绍：

1. 验证码的基本原理：了解验证码的作用和常见类型。
2. 字符验证码识别的基本方法：从简单的图像处理到使用OCR（光学字符识别）技术。
3. 实战：使用Python和相关库进行字符验证码识别：包括Pillow、Tesseract-OCR等工具的使用。

通过这篇文章的学习，你将能够掌握字符验证码识别的基本方法，并将其应用到你的爬虫项目中，使你的爬虫能够更加智能和高效。让我们一同开启验证码识别的探索之旅吧！

🚀一、字符验证码识别

🔎1.字符验证码特点

• 包含数字、字母、斑点或混淆曲线的图片验证码。
• 识别流程：

  1. 定位网页中验证码的HTML位置
  2. 下载验证码图片
  3. 使用Tesseract-OCR进行识别

🔎2.搭建OCR环境

步骤1：安装Tesseract-OCR

1. 下载地址：https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki

2. 选择对应系统版本（如Windows 64位），安装时勾选 Additional language data 以支持多语言识别。

步骤2：安装Python依赖

# 安装tesserocr模块
pip install tesserocr

# 若使用Anaconda且安装失败，改用以下命令
conda install -c simonflueckiger tesserocr

🔎3.下载验证码图片

示例：下载测试网页验证码

• 测试地址：http://localhost:8080/demo5/
• 实现代码：

  import requests   # 导入网络请求模块
  import urllib.request   # 导入urllib.request模块
  from fake_useragent import UserAgent       # 导入随机请求头
  from bs4 import BeautifulSoup              # 导入解析html
  header = {'User-Agent':UserAgent().random}  # 创建随机请求头
  url = 'http://localhost:8080/demo5/'        # 网页请求地址
  # 发送网络请求
  response = requests.get(url,header)
  response.encoding='utf-8'                          # 设置编码方式
  html = BeautifulSoup(response.text,"html.parser")  # 解析html
  src = html.find('img').get('src')
  img_url = url+src                                  # 组合验证码图片请求地址
  urllib.request.urlretrieve(img_url,'code.png')     # 下载并设置图片名称
  

🔎4.识别验证码

基础识别（无干扰线）

import tesserocr        # 导入tesserocr模块
from PIL import Image   # 导入图像处理模块
img =Image.open('code.png')   # 打开验证码图片
code = tesserocr.image_to_text(img)        # 将图片中的验证码转换为文本
print('验证码为：',code)

处理干扰线的验证码

1. 灰度处理

   import tesserocr        # 导入tesserocr模块
   from PIL import Image   # 导入图像处理模块
   img =Image.open('code2.jpg')   # 打开验证码图片
   img = img.convert('L')         # 将彩色图片转换为灰度图片
   # img.show()                     # 显示灰度图片
   code = tesserocr.image_to_text(img)        # 将图片中的验证码转换为文本
   print('验证码为：',code)
   

   在这里插入图片描述

2. 二值化处理

   import tesserocr        # 导入tesserocr模块
   from PIL import Image   # 导入图像处理模块
   img =Image.open('code2.jpg')   # 打开验证码图片
   img = img.convert('L')         # 将彩色图片转换为灰度图片
   t = 155                        # 设置阀值
   table = []                     # 二值化数据的列表
   for i in range(256):          # 循环遍历
    if i <t:
        table.append(0)
    else:
        table.append(1)
   img = img.point(table,'1')     # 将图片进行二值化处理
   img.show()                     # 显示处理后图片
   code = tesserocr.image_to_text(img)   # 将图片中的验证码转换为文本
   print('验证码为：',code)              # 打印验证码
   

🔎5.注意事项

1. 识别优化：通过调节二值化阈值（如threshold=155）可提升识别精度。
2. 干扰处理：若仍有误识别，需结合降噪、分割等图像预处理技术。
3. 局限性：OCR对复杂干扰（密集噪点、扭曲变形）效果有限，需结合深度学习模型。