首页
所有分类
TAGS
文字工具 EMOJI BIBLE
编程 Python

python简单验证码识别的实现方法

Posted in Python onMay 10, 2019

利用SVM向量机进行4位数字验证码识别

       主要是思路和步骤如下：

一，素材收集

检查环境是否包含有相应的库：

1.在cmd中，通过 pip list命令查看安装的库

2.再使用pip installRequests 安装Requests库

3.再次使用pip list 命令

python简单验证码识别的实现方法

4.利用python获取验证码资源

编写代码：_DownloadPic.py

#!/usr/bin/nev python3
#利用python从站点下载验证码图片

import requests

## 1.在 http://www.xxx.com
# 获取验证码URL
def Downloads_Pic(strPath, strName):
 #设置url
 url = 'http://www.xxx.com'

 #以二进制方式发送Get请求，
 #将stream = True，
 #数据读取完成前不要断开链接
 rReq = requests.get(url, stream = True)

 #尝试保存图片
 with open(strPath + strName + '.png', 'wb') as fpPic:
  #循环读取1024Byte到byChunk中，读完则跳出
  for byChunk in rReq.iter_content(chunk_size = 1024):
   if byChunk:
    fpPic.write(byChunk)
    fpPic.flush()
  fpPic.close()

for i in range(1, 10 + 1):
 strFileName = "%03d" % i
 Downloads_Pic('D:/1/', strFileName)

二，素材处理

1.二值化处理，增加对比度，锐化，增加亮度，滤镜，转为黑白

2.去除噪点

3.切割图片

python简单验证码识别的实现方法

编写代码：_PicDealWith.py

#!/usr/bin/env python3
import os
import os.path
from PIL import Image, ImageEnhance, ImageFilter
import random

#二值化处理
#strImgPath 图片路径
def BinaryzationImg(strImgPath):
 #打开图片
 imgOriImg = Image.open(strImgPath)

 #增加对比度
 pocEnhance = ImageEnhance.Contrast(imgOriImg)
 #增加255%对比度
 imgOriImg = pocEnhance.enhance(2.55)

 #锐化
 pocEnhance = ImageEnhance.Sharpness(imgOriImg)
 #锐化200%
 imgOriImg = pocEnhance.enhance(2.0)

 #增加亮度
 pocEnhance = ImageEnhance.Brightness(imgOriImg)
 #增加200%
 imgOriImg = pocEnhance.enhance(2.0)

 #添加滤镜效果
 imgGryImg = imgOriImg.convert('L').filter(ImageFilter.DETAIL)

 #二值化处理
 imgBinImg = imgGryImg.convert('1')

 return imgBinImg

#去除噪点
def ClearNoise(imgBinImg):
 for x in range(1, (imgBinImg.size[0]-1)):
  for y in range(1,(imgBinImg.size[1] - 1)):
  #一个点为黑色，周围8个点为白色，则此点为噪点，设置为白色
   if imgBinImg.getpixel((x, y)) == 0 \
    and imgBinImg.getpixel(((x - 1), (y + 1))) == 255 \
    and imgBinImg.getpixel(((x - 1), y)) == 255 \
    and imgBinImg.getpixel(((x - 1), (y - 1))) == 255 \
    and imgBinImg.getpixel(((x + 1), (y + 1))) == 255 \
    and imgBinImg.getpixel(((x + 1), y)) == 255 \
    and imgBinImg.getpixel(((x + 1), (y - 1))) == 255 \
    and imgBinImg.getpixel((x, (y + 1))) == 255 \
    and imgBinImg.getpixel((x, (y - 1))) == 255:
    imgBinImg.putpixel([x, y], 255)

 return imgBinImg

#切割图片
def GetCropImgs(imgClrImg):
 ImgList = []
 for i in range(4):
  x = 6 + i * 13
  y = 3
  SubImg = imgClrImg.crop((x, y, x + 13, y + 15))
  ImgList.append(SubImg)
 return ImgList


#调用部分
def main():
 g_Count = 0
 strStep1Dir = 'D:/1/step1/'
 strStep2Dir = 'D:/1/step2/'
 for ParentPath, DirName, FileNames in os.walk(strStep1Dir):
  for i in FileNames:
   #图片文件路径信息
   strFullPath = os.path.join(ParentPath, i)
   imgBinImg = BinaryzationImg(strFullPath)
   imgClrImg = ClearNoise(imgBinImg)
   ImgList = GetCropImgs(imgClrImg)
   for img in ImgList:
    strImgName = "%04d%04d.png" % (g_Count, random.randint(0, 9999))
    strImgPath = os.path.join(strStep2Dir, strImgName)
    img.save(strImgPath)
    g_Count += 1

 print("OK！")

if __name__ == '__mian__':
 main()

三，手工分类

将第二步切割好的图片进行分类，体力活

python简单验证码识别的实现方法

四，利用SVM向量机建立模型

1.安装svm库

  下载libsvm库，并解压

  将库中的windows目录的路径添加到path环境变量中

将libsvm下的python文件夹中的svm.py和svmutil.py文件拷贝到你的python的路径中lib文件夹中

from svmutil import *

2.生成模型文件

  2.1.将分好类的图片信息进行提取，生成特征值

  2.2.输出向量数据

python简单验证码识别的实现方法

  2.3.根据数据输出SVM模型文件

python简单验证码识别的实现方法 

编写代码：_SVMDemo.py

#!/usr/bin/env python3

#SVM,验证码识别

import os
import sys
import random
import os.path
from PIL import Image, ImageEnhance, ImageFilter
from svmutil import *

##记录像素点的值，描述特征，采用遍历每个像素点统计黑色点的数量
def GetFeature(imgCropImg, nImgHeight, nImgWidth):
 PixelCountList = []
 for y in range(nImgHeight):
  CountX = 0
  for x in range(nImgWidth):
   if imgCropImg.getpixel((x, y)) == 0:
    CountX += 1
  PixelCountList.append(CountX)
 for x in range(nImgWidth):
  CountY = 0
  for y in range(nImgHeight):
   if imgCropImg.getpixel((x, y)) == 0:
    CountY += 1
  PixelCountList.append(CountY)
 return PixelCountList

##输出向量数据
def OutPutVectorData(strID, strMaterialDir, strOutPath):
 for ParentPath, DirNames, FileNames in os.walk(strMaterialDir):
  with open(strOutPath, 'a') as fpFea:
   for fp in FileNames:
    #图片文件路径信息
    strFullPath = os.path.join(ParentPath, fp)

    #打开图片
    imgOriImg = Image.open(strFullPath)

    #生成特征值
    FeatureList = GetFeature(imgOriImg, 15, 13)

    strFeature = strID + ' '
    nCount = 1
    for i in FeatureList:
     strFeature = '%s%d:%d ' % (strFeature, nCount, i)
     nCount += 1
    fpFea.write(strFeature + '\n')
    fpFea.flush()
  fpFea.close()

#训练SVM模型
def TrainSvmModel(strProblemPath, strModelPath):
 Y, X = svm_read_problem(strProblemPath)
 Model = svm_train(Y, X)
 svm_save_model(strModelPath, Model)

#SVM模型测试
def SvmModelTest(strProblemPath, strModelPath):
 TestY, TestX = svm_read_problem(strProblemPath)
 Model = svm_load_model(strModelPath)
 #返回识别结果
 pLabel, pAcc, pVal = svm_predict(TestY, TestX, Model)
 return pLabel


##输出测试向量数据
def OutPutTestVectorData(strID, strDir, strOutPath):
 fileList = []
 for parentPath, strDir, fileName in os.walk(strDir):
  fileList = fileName
 with open(strOutPath, 'a') as fpFea:
  for fp in fileList:
   #图片文件路径信息
   strFullPath = os.path.join(parentPath, fp)

   #打开图片
   imgOriImg = Image.open(strFullPath)

   #生成特征值
   FeatureList = GetFeature(imgOriImg, 15, 13)

   strFeature = strID + ' '
   nCount = 1
   for i in FeatureList:
    strFeature = '%s%d:%d ' % (strFeature, nCount, i)
    nCount += 1
   fpFea.write(strFeature + '\n')
   fpFea.flush()
  fpFea.close()


def main():
# 1.循环输出向量文件
 for i in range(0, 10):
  strID = '%d' % i
  OutPutVectorData(strID, 'D:/1/step3/' + strID, 'D:/1/step4/Vector.txt')

# 2.调用函数训练SVM模型
 TrainSvmModel('D:/1/step4/Vector.txt', 'D:/1/step5/Model.txt')
# 3.调用函数识别结果
 pLabel = SvmModelTest('D:/1/step6/Vector.txt', 'D:/1/step5/Model.txt')
 for i in pLabel:
  print('%d' % i)



if __name__ == '__main__':
 main()

五，测试

1.利用模型文件和向量文件进行测试验证码识别

    ##1.获取一张验证码图片

    ##2.对图片进行处理

    ##  2.1.二值化处理，增加对比度，锐化，增加亮度，滤镜，转为黑白，

    ##  2.2.去除噪点

    ##  2.3.切割图片

    ##3.生成向量文件

    ##4.再利用之前的模型文件进行识别测试

编写代码：_SVMTest.py

#!/usr/bin/env python3
#对一张验证码图片进行识别测试

##1.获取一张验证码图片
##2.对图片进行处理
## 2.1.二值化处理，增加对比度，锐化，增加亮度，滤镜，转为黑白，
## 2.2.去除噪点
## 2.3.切割图片
##3.生成向量文件
##4.再利用之前的模型文件进行识别测试

################
import _PicDealWith
import os
import random
import _SVMDemo


##测试
g_Count = 0
strDirPath = 'D:/1/test/'
strFileName = '001.png'
#1.图片文件路径信息
strFullPath = os.path.join(strDirPath, strFileName)
#2.对图片进行处理
#2.1二值化处理
imgBinImg = _PicDealWith.BinaryzationImg(strFullPath)
#2.2去除噪点
imgClrImg = _PicDealWith.ClearNoise(imgBinImg)
#2.3切割图片
ImgList = _PicDealWith.GetCropImgs(imgClrImg)
#2.3循环写入文件
for img in ImgList:
 strImgName = "%04d%04d.png" % (g_Count, random.randint(0, 9999))
 strImgPath = os.path.join(strDirPath, strImgName)
 img.save(strImgPath)
 g_Count += 1

print("OK")

os.remove(strFullPath)

#3.生成向量文件
_SVMDemo.OutPutTestVectorData('0', 'D:/1/test/', 'D:/1/test/Vector.txt')

#4.利用之前的模型文件进行识别测试
pLabel = _SVMDemo.SvmModelTest('D:/1/test/Vector.txt', 'D:/1/step5/Model.txt')
for i in pLabel:
 print('%d' % i, end = '')

效果图:

python简单验证码识别的实现方法

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对三水点靠木的支持。

python简单验证码识别的实现方法

- Author -

u011337769

声明：登载此文出于传递更多信息之目的，并不意味着赞同其观点或证实其描述。

Python 相关文章推荐
Python全局变量操作详解
Apr 14 Python
在Python中使用PIL模块对图片进行高斯模糊处理的教程
May 05 Python
Python 变量类型详解
Oct 10 Python
Django框架登录加上验证码校验实现验证功能示例
May 23 Python
Python笔记之代理模式
Nov 20 Python
基于torch.where和布尔索引的速度比较
Jan 02 Python
利用python画出AUC曲线的实例
Feb 28 Python
Python函数默认参数常见问题及解决方案
Mar 26 Python
pytorch掉坑记录:model.eval的作用说明
Jun 23 Python
python实现excel公式格式化的示例代码
Dec 23 Python
python math模块的基本使用教程
Jan 16 Python
Python中np.random.randint()参数详解及用法实例
Sep 23 Python
eclipse创建python项目步骤详解
May 10 #Python
Python实现字符型图片验证码识别完整过程详解
May 10 #Python
使用python PIL库实现简单验证码的去噪方法步骤
May 10 #Python
使用selenium模拟登录解决滑块验证问题的实现
May 10 #Python
python队列Queue的详解
May 10 #Python
使用Python的OpenCV模块识别滑动验证码的缺口（推荐）
May 10 #Python
详解python中的线程与线程池
May 10 #Python
B+树(2) TcpServer(1) 优化(1) 忘记密码(1) pt-archiver(1) muduo(1) 存储过程(3) 增删改查(2) instantclient(1) redo log(1)
You might like
基于php导出到Excel或CSV的详解(附utf8、gbk 编码转换)
2013/06/25 PHP
php轻松实现中英文混排字符串截取
2014/05/28 PHP
thinkphp实现163、QQ邮箱收发邮件的方法
2015/12/18 PHP
Linux下从零开始安装配置Nginx服务器+PHP开发环境
2015/12/21 PHP
php连接MSsql server的五种方法总结
2018/03/04 PHP
Laravel-添加后台模板AdminLte的实现方法
2019/10/08 PHP
初学prototype,发个JS接受URL参数的代码
2006/09/25 Javascript
兼容FireFox 的 js 日历 支持时间的获取
2009/03/04 Javascript
JavaScript 数组运用实现代码
2010/04/13 Javascript
JS返回上一页实例代码通过图片和按钮分别实现
2013/08/16 Javascript
jquery实现可拖动DIV自定义保存到数据的实例
2013/11/20 Javascript
JavaScript用Number方法实现string转int
2014/05/13 Javascript
node.js中的console.warn方法使用说明
2014/12/09 Javascript
基于zepto.js简单实现上传图片
2016/06/21 Javascript
全面了解javascript三元运算符
2016/06/27 Javascript
ionic+AngularJs实现获取验证码倒计时按钮
2017/04/22 Javascript
javascript高级模块化require.js的具体使用方法
2017/10/31 Javascript
Vue 中获取当前时间并实时刷新的实现代码
2020/05/12 Javascript
[01:10:24]DOTA2-DPC中国联赛 正赛 VG vs Aster BO3 第一场 2月28日
2021/03/11 DOTA
Python实现类似jQuery使用中的链式调用的示例
2016/06/16 Python
Python读取properties配置文件操作示例
2018/03/29 Python
Python实现读取txt文件并转换为excel的方法示例
2018/05/17 Python
Django admin model 汉化显示文字的实现方法
2019/08/12 Python
Python datetime包函数简单介绍
2019/08/28 Python
使用PyCharm进行远程开发和调试的实现
2019/11/04 Python
Python通过VGG16模型实现图像风格转换操作详解
2020/01/16 Python
Python *args和**kwargs用法实例解析
2020/03/02 Python
完美解决Django2.0中models下的ForeignKey()问题
2020/05/19 Python
selenium+python实现基本自动化测试的示例代码
2021/01/27 Python
手对手的教你用canvas画一个简单的海报的方法示例
2018/12/10 HTML / CSS
红领巾心向党广播稿
2014/01/19 职场文书
工程专业求职自荐书范文
2014/02/08 职场文书
事业单位绩效考核实施方案
2014/03/27 职场文书
大国崛起观后感
2015/06/02 职场文书
Mysql MVCC机制原理详解
2021/04/20 MySQL
Python中rapidjson参数校验实现
2021/07/25 Python