下面是“用Python进行简单图像识别(验证码)”的完整攻略:
1. 简介
本攻略通过Python语言实现简单的验证码图像识别。对于机器学习或深度学习领域有一定基础的开发者,这是一项非常有趣的实践。
2. 准备工作
2.1 安装Python环境
如果您还未安装Python环境,可以前往 Python官方网站 下载并安装。
2.2 安装必要的依赖
本攻略使用的Python库有:
- PIL:Python Imaging Library的缩写,提供了许多有用的图像处理功能。
使用以下指令进行安装:
pip install pillow
3. 代码实现
3.1 图片处理
首先我们需要对验证码图片进行处理。我们可以使用PIL库提供的Image模块来实现,包括以下几步:
- 打开验证码图片:使用
Image.open()
函数,传入图片的路径,返回一个Image对象。 - 转化为灰度图:使用
convert('L')
函数,将彩色图转化为灰度图。 - 二值化:使用
convert('1')
函数,将灰度图转化为二值图。
示例1:打开并显示验证码图片
from PIL import Image
# 打开验证码图片
img = Image.open('captcha.png')
# 显示验证码图片
img.show()
示例2:将验证码图片转化为灰度图并显示
from PIL import Image
# 打开验证码图片
img = Image.open('captcha.png')
# 转化为灰度图
gray_img = img.convert('L')
# 显示灰度图
gray_img.show()
3.2 识别验证码
接下来我们需要使用图像识别技术对验证码进行识别。我们使用Python提供的PIL库和简单的图像处理算法,实现对4位数字验证码识别的功能。
3.2.1 预处理验证图片
我们将验证码图片分割成4个小图像,然后对每个小图像进行处理。
from PIL import Image
import numpy as np
def preprocess(img_path):
img = Image.open(img_path)
img_arr = np.array(img)
# 颜色反转
img_arr = 255 - img_arr
# 灰度化
img_arr = np.mean(img_arr, axis=-1)
img_arr = img_arr.astype(float)
# 二值化
img_arr[img_arr<128] = -1
img_arr[img_arr>=128] = 1
return img_arr
3.2.2 加载训练数据
我们需要加载训练数据,准备对识别的数字进行训练。这里我们使用PIL库提供的Image模块,从文件中加载训练数据。训练数据是已经标记好的验证码数字图像,本攻略提供的数据里有数字0到9的训练数据,每个数字训练数据各有10个样本。我们需要把这些训练数据归一化处理,方便后续算法训练时使用。
import os
from PIL import Image
def load_data():
data = []
label = []
root_path = './train_data'
for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(root_path):
for filename in filenames:
img_path = os.path.join(dirpath, filename)
img = Image.open(img_path)
label.append(int(filename[0]))
img = img.convert('L')
img_arr = np.array(img)
img_arr = img_arr.astype(float)
img_arr = img_arr / 255.0
data.append(img_arr)
data = np.array(data)
label = np.array(label)
return data, label
3.2.3 训练算法
使用PIL库提供的Image模块,我们可以对数字验证码进行分类训练。这里我们选择使用一个简单的神经网络(多层感知器,MLP)进行训练。使用sklearn库提供的神经网络算法进行训练。
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
def train(data, label):
clf = MLPClassifier(solver='lbfgs', alpha=1e-5,
hidden_layer_sizes=(5, 2), random_state=1)
clf.fit(data, label)
return clf
3.2.4 预测验证码
我们需要对预处理过的验证码图像进行识别。
def predict(clf, img_arr):
img_arr = img_arr.reshape(1, -1)
return clf.predict(img_arr)[0]
3.2.5 完整识别代码
from PIL import Image
import numpy as np
import os
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
def preprocess(img_path):
img = Image.open(img_path)
img_arr = np.array(img)
# 颜色反转
img_arr = 255 - img_arr
# 灰度化
img_arr = np.mean(img_arr, axis=-1)
img_arr = img_arr.astype(float)
# 二值化
img_arr[img_arr<128] = -1
img_arr[img_arr>=128] = 1
return img_arr
def load_data():
data = []
label = []
root_path = './train_data'
for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(root_path):
for filename in filenames:
img_path = os.path.join(dirpath, filename)
img = Image.open(img_path)
label.append(int(filename[0]))
img = img.convert('L')
img_arr = np.array(img)
img_arr = img_arr.astype(float)
img_arr = img_arr / 255.0
data.append(img_arr)
data = np.array(data)
label = np.array(label)
return data, label
def train(data, label):
clf = MLPClassifier(solver='lbfgs', alpha=1e-5,
hidden_layer_sizes=(5, 2), random_state=1)
clf.fit(data, label)
return clf
def predict(clf, img_arr):
img_arr = img_arr.reshape(1, -1)
return clf.predict(img_arr)[0]
def main():
img_arr = preprocess('./captcha.png')
data, label = load_data()
clf = train(data, label)
result = []
for i in range(4):
img_seg = img_arr[:, i*19:(i+1)*19]
number = predict(clf, img_seg.reshape(-1))
result.append(str(number))
print(''.join(result))
if __name__ == '__main__':
main()
4. 总结
本攻略通过Python实现了一个简单的图像识别实例,虽然识别的准确性有限,但是其基本的实现思路可以提供一些后续研究的部分,以及如何使用转化为数据集的方法进行神经网络的训练,并在给定的图片上通过分块的方式进行识别的思路和方法。
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