很高兴为你介绍如何使用Python+Pillow+Pytesseract实现验证码识别的完整攻略。
1. 确认安装Pillow和Pytesseract
在开始使用Python+Pillow+Pytesseract实现验证码识别之前,需确认已安装Pillow和Pytesseract库。如果你还没有安装,则可以使用以下命令安装:
pip install Pillow
pip install pytesseract
2. 下载验证码图片并转化为灰度图
首先需要下载验证码图片,并将其转化为灰度图,因为灰度图可以更好地反映验证码的特征和字形。可以使用python的Pillow库来进行图像处理。下面是示例代码:
from PIL import Image
image_file = "verification_code.jpg"
im = Image.open(image_file)
im = im.convert('L') # 转化为灰度图
im.show() # 显示图片
3. 二值化图片
接下来需要将灰度图进行二值化处理,将所有像素点的值转化为0或255。这样可以进一步突出验证码的特征,并且运行识别代码时会收到更好的结果。下面是示例代码:
from PIL import Image
def binarylen(img_file,str):
print(img_file,str)
im = Image.open(img_file)
im = im.convert('L') # 转化为灰度图
# 二值化处理
threshold = 150
table = []
for i in range(256):
if i < threshold:
table.append(0)
else:
table.append(1)
im = im.point(table, '1')
#im.show() # 显示图片
result = pytesseract.image_to_string(im, lang='eng',config='-psm 6')
return result
4. 调用Pytesseract识别验证码
完成了图像处理之后,使用Pytesseract库识别验证码。在调用Pytesseract时,可以为其提供图片对象和语言选项。以下是示例代码:
import pytesseract
from PIL import Image
def recognize_captcha(captcha_file):
im = Image.open(captcha_file)
im = im.convert('L') # 转化为灰度图
# 二值化处理
threshold = 150
table = []
for i in range(256):
if i < threshold:
table.append(0)
else:
table.append(1)
im = im.point(table, '1')
#im.show() # 显示图片
code = pytesseract.image_to_string(im, lang='eng', config='--psm 10')
return code
5. 示例
下面是一个示例,演示如何使用以上代码识别一个验证码图片"verification_code.jpg":
code = recognize_captcha("verification_code.jpg")
print(code)
打印结果应该是:abcd
。
6. 总结
本篇攻略详细介绍了使用Python+Pillow+Pytesseract实现验证码识别的全部步骤,包括下载验证码图片、图像处理、Pytesseract识别验证码并返回结果等内容。同时还提供了代码示例,帮助你快速入手。相信通过学习这些技巧,你可以轻松应对各种验证码识别的挑战。
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