Index of /tesseract (uni-mannheim.de)

https://github.com/tesseract-ocr/tessdata

目录

Python 验证码

数字+字母的验证码

pytesseract库的安装

pillow 库

Filter

Format

带干扰的验证码识别

获取 Access Token

通过百度模块调用验证码识别

Python 验证码

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。

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

pytesseract库的安装

超详细解决pytesseract.pytesseract.TesseractNotFoundError: tesseract is not installed or it's not in yo...

Tesseract OCR V5.0安装教程（Windows

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

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 FilesPython36Libsite-packagespytesseractpytesseract.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-OCRtesseract.exe'

如果报下面的 BUG，请注意

Error opening data file Program Files (x86)Tesseract-OCRtessdata/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')#像素遍历
binaryImage.show()

调整之后

通过百度提供的接口实现验证码识别

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。

获取 Access Token

程序调用接口是要生成access_token

Access Token 用于基于 Token 的认证模式，允许应用访问一个资源 API。

•  先去创建一个应用

 百度智能云-管理中心 (baidu.com)

• 请求URL数据格式

向授权服务地址https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token发送请求（推荐使用POST），并在URL中带上以下参数：

• grant_type： 必须参数，固定为client_credentials；
• client_id： 必须参数，应用的API Key；
• client_secret： 必须参数，应用的Secret Key；

注：

• API Key、Secret Key 均可在百度智能云控制台 各技术方向概览页的应用列表 处获取，若无应用请先进行创建；
• API Key、Secret Key用于接口调用鉴权，请务必注意保密，不可在公开文档或代码中以明文展示，否则可能导致账号被盗用。

 百度官网获取access_token示例代码

# encoding:utf-8
import requests 

# client_id 为官网获取的API Key， client_secret 为官网获取的Secret Key
host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=【官网获取的AK】&client_secret=【官网获取的SK】'
response = requests.get(host)
if response:
    print(response.json())

请求百度orc通用文字识别API

有了access_token之后就可以开始识别请求了。
HTTP 方法：POST
请求URL： https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general_basic
请求头： Content-Type application/x-www-form-urlencoded
请求参数：

• image : 图像数据，base64编码，要求base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/png/bmp格式，当image字段存在时url字段失效
• url : 图片完整URL，URL长度不超过1024字节，URL对应的图片base64编码后大小不超过4M，最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/png/bmp格式，当image字段存在时url字段失效

# encoding:utf-8

import requests
import base64

'''
通用文字识别
'''

request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/general_basic"
# 二进制方式打开图片文件
f = open('[本地文件]', 'rb')
img = base64.b64encode(f.read())

params = {"image":img}
access_token = '[调用鉴权接口获取的token]'
request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)
if response:
    print (response.json())

 {'words_result': [{'words': '已只成此'}, {'words': '是生月蝶柱錦'}, {'words': '當煙明望思瑟'}, {'words': '時此珠帝無'}, {'words': '惘是追情'}, {'words': '已情有春年端'}, {'words': '惘可心莊五'}, {'words': '然當憶可'}, {'words': '然待蓝托生十'}, {'words': '成杜曉絃'}, {'words': '追日夢'}, {'words': '時待'}, {'words': '憶暖迷絃'}, {'words': '只玉海蝴'}], 'words_result_num': 14, 'direction': 0, 'log_id': 1592394631485448641}

脱离百度提供的文档自己编写：

获得access_token

    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"]

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。

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("OIP-C.jpg")

    im = im.convert('L')
    im = im.point(self.init_table(), '1')#遍历每一个像素点
    im.save('OIP-C.jpg_s.png')
    return "OIP-C.jpg_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

   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

from aip import AipOcr   #baidu_aip包中的AipOCR实现图像文字识别

# 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 = "OIP-C.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)

{'words_result': [{'words': '已只成此'}, {'words': '是生月蝶柱錦'}, {'words': '當煙明望思瑟'}, {'words': '時此珠帝無'}, {'words': '惘是追情'}, {'words': '已情有春年端'}, {'words': '惘可心莊五'}, {'words': '然當憶可'}, {'words': '然待蓝托生十'}, {'words': '成杜曉絃'}, {'words': '追日夢'}, {'words': '時待'}, {'words': '憶暖迷絃'}, {'words': '只玉海蝴'}], 'words_result_num': 14, 'direction': 0, 'log_id': 1592394631485448641}

文字识别OCR (baidu.com)

最后

以上就是贤惠犀牛为你收集整理的【python爬虫笔记】验证码Python 验证码的全部内容，希望文章能够帮你解决【python爬虫笔记】验证码Python 验证码所遇到的程序开发问题。

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