python 识别登录验证码图片功能的实现代码（完整代码）

实现自动识别登录验证码图片功能的代码主要依赖于机器学习和图像处理技术。以下是一个完整代码实现的攻略：

1. 安装依赖库

需要安装的库：numpy、pillow、scikit-image和tensorflow。
你可以使用pip安装这些库：

pip install numpy
pip install pillow
pip install scikit-image
pip install tensorflow

2. 获取验证码图片

从需要登录的网站上获取验证码图片，并将其保存在本地。这个步骤可以使用requests库实现：

import requests

response = requests.get('http://example.com/captcha.jpg', stream=True)
with open('captcha.jpg', 'wb') as f:
    for chunk in response.iter_content(1024):
        f.write(chunk)

3. 预处理图片

对验证码图片进行预处理，包括二值化、去噪和归一化等操作。这个步骤依赖于Pillow库和scikit-image库：

from PIL import Image
from skimage.filters import threshold_otsu
from skimage.transform import resize

img = Image.open('captcha.jpg').convert('L')
img = resize(img, (30, 30))  # 缩放为30x30
thresh = threshold_otsu(img)
binary = (img > thresh).astype(int)

4. 加载预训练模型

加载预训练的机器学习模型，这里使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）模型进行验证码识别。可以使用Tensorflow库实现：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.load_model('captcha_model.h5')

这里需要预先准备好验证码图片数据集并训练好CNN模型，具体的训练过程不在此赘述。

5. 预测验证码

使用加载的模型对预处理后的图片进行预测，并返回识别结果。这个过程可以使用以下代码实现：

import numpy as np

image = np.expand_dims(binary, axis=2)  # 扩展为3维（width x height x channel）
image = np.expand_dims(image, axis=0)  # 扩展为4维（batch x width x height x channel）
prediction = model.predict_classes(image)
captcha_text = str(prediction[0])

这里将预处理后的图片扩展为3维和4维，是因为CNN的输入数据格式为4维（batch x width x height x channel）。最后将预测结果转换为字符串格式的验证码文字。

现在就可以将以上步骤整合起来，构建出完整的代码实现了。下面是完整的示例代码：

import requests
from PIL import Image
from skimage.filters import threshold_otsu
from skimage.transform import resize
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 1. 下载验证码图片
url = 'http://example.com/captcha.jpg'
response = requests.get(url, stream=True)
with open('captcha.jpg', 'wb') as f:
    for chunk in response.iter_content(1024):
        f.write(chunk)

# 2. 图片预处理
img = Image.open('captcha.jpg').convert('L')
img = resize(img, (30, 30))  # 缩放为30x30
thresh = threshold_otsu(img)
binary = (img > thresh).astype(int)

# 3. 加载预训练模型
model = tf.keras.models.load_model('captcha_model.h5')

# 4. 预测验证码
image = np.expand_dims(binary, axis=2)  # 扩展为3维（width x height x channel）
image = np.expand_dims(image, axis=0)  # 扩展为4维（batch x width x height x channel）
prediction = model.predict_classes(image)
captcha_text = str(prediction[0])

print('验证码为：', captcha_text)

这里同时给出另一个示例，该示例是针对本地图片进行验证码识别的代码：

from PIL import Image
from skimage.filters import threshold_otsu
from skimage.transform import resize
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 1. 读取本地图片
img = Image.open('captcha.jpg').convert('L')

# 2. 图片预处理
img = resize(img, (30, 30))  # 缩放为30x30
thresh = threshold_otsu(img)
binary = (img > thresh).astype(int)

# 3. 加载预训练模型
model = tf.keras.models.load_model('captcha_model.h5')

# 4. 预测验证码
image = np.expand_dims(binary, axis=2)  # 扩展为3维（width x height x channel）
image = np.expand_dims(image, axis=0)  # 扩展为4维（batch x width x height x channel）
prediction = model.predict_classes(image)
captcha_text = str(prediction[0])

print('本地图片验证码为：', captcha_text)

以上就是使用Python实现登录验证码识别功能的完整攻略和两个示例说明。