Python验证码截取识别代码实例

Python验证码截取识别是一个常见的应用场景，它需要使用到Python的图像处理模块 PIL（Python Imaging Library）和第三方的验证码识别库 pytesseract。下面我会详细介绍实现过程，以及附上两段示例代码帮助理解。

准备工作

1. 安装PIL模块

PIL模块需要在Python环境下进行安装，可以使用命令行工具 pip 进行安装：

pip install pillow

1. 安装pytesseract库

pytesseract库是一个第三方的验证码识别库，需要使用 pip 进行安装，但是在安装前需要先安装 tesseract-ocr 库。

• 安装 tesseract-ocr

在 Windows 环境下，可以到官网 https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki 下载对应的安装包并进行安装。在 MacOS 和 Linux 系统中可以通过包管理器进行安装。

• 安装 pytesseract

在安装tesseract-ocr完成后，就可以使用 pip 进行 pytesseract 库的安装，命令如下：

pip install pytesseract

实现过程

1. 加载图片

使用PIL模块读取需要识别的验证码图片，示例代码如下：

from PIL import Image

# 打开图片
image = Image.open("captcha.png")

1. 转化图片

将图片的格式转化为RGB格式，可以通过调用 Image 对象的 convert() 方法实现：

image = image.convert('RGB')

1. 图片二值化

将图片转化为黑白图片，使得验证码上的字符和背景分离，使用PIL对象的 convert() 方法，示例代码如下：

image = image.convert('L')  # 转为灰度图
threshold = 127  # 阈值
table = []
for i in range(256):
    if i < threshold:
        table.append(0)
    else:
        table.append(1)
image = image.point(table, '1')

1. 图片切割

根据验证码的特点，我们可以将图片进行切割，将验证码字符分离。使用 crop() 方法进行图片切割，示例代码如下：

# 图片切割
box = (left, upper, right, lower)  # 需要识别的区域
image = image.crop(box)

1. 图片识别

使用 pytesseract 库进行图片识别，调用 pytesseract 模块的 image_to_string() 方法实现，示例代码如下：

# 图片识别
import pytesseract

text = pytesseract.image_to_string(image)

示例说明

示例一：京东商城验证码识别

from PIL import Image
import pytesseract

# 打开图片
image = Image.open("captcha.png")

# 转为RGB格式
image = image.convert('RGB')

# 转为灰度图
image = image.convert('L')

# 二值化
threshold = 127
table = []
for i in range(256):
    if i < threshold:
        table.append(0)
    else:
        table.append(1)
image = image.point(table, '1')

# 切割验证码区域
box = (4, 4, 52, 23)
image = image.crop(box)

# 识别验证码
text = pytesseract.image_to_string(image)

print(text)

在这个示例中，我们需要识别京东商城的登录页面的验证码，先将图片转为RGB格式，再转为灰度图，进行二值化处理，切割出需要识别的验证码区域，最后使用 pytesseract 库进行图片识别。

示例二：使用肺部CT图像进行单肺分割

from PIL import Image
import pytesseract

# 加载图片
image = Image.open("lung_ct.png")

# 转为RGB格式
image = image.convert('RGB')

# 图片灰度化
image = image.convert('L')

# 图片二值化
threshold = 128
table = []
for i in range(256):
    if i < threshold:
        table.append(0)
    else:
        table.append(1)
image = image.point(table, '1')

# 图片切割
left, upper, right, lower = 100, 100, 300, 200
box = (left, upper, right, lower)
image = image.crop(box)

# 图片识别
text = pytesseract.image_to_string(image)

print(text)

这个示例是将图片应用于医学图像领域。它利用了肺部CT图像进行单肺分割，将一个肺部的结构分离出来。在这个示例中，我们需要将一张肺部CT图像进行单肺分割，首先将图片转为RGB格式，然后转为灰度图，进行二值化处理，然后切割掉无关区域，最后使用 pytesseract 库进行图片识别，获得肺部分割的结果。