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python验证码识别实例代码

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让我们来讲解一下“Python验证码识别实例代码”的完整攻略。

什么是验证码？

首先，我们需要了解什么是验证码。验证码是用来区分人和计算机程序的一种验证方式，一般用于防止恶意程序的自动化操作。在网站中，常用的验证码有数字、字母、汉字或图形等形式。

Python验证码识别实例代码的思路

对于识别验证码的问题，我们可以使用常见的图像处理和机器学习算法来解决。这里，我们介绍一种基于神经网络的验证码识别方法。具体步骤如下：

  1. 获取验证码图片并保存；
  2. 对图片进行简单的图像处理，包括灰度化、二值化、降噪等处理；
  3. 对处理后的图片进行特征提取；
  4. 训练神经网络模型；
  5. 利用神经网络识别验证码。

下面，我会以两个实例来说明如何使用Python进行验证码识别。

实例一：数字验证码识别

首先，我们来看一个简单的数字验证码识别实现。

获取验证码图片

我们可以通过selenium库来自动化操作网页，获取验证码图片并保存到本地：

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.get('http://example.com/')

# 获取验证码图片并保存
element = driver.find_element_by_xpath('//img[@alt="captcha"]')
element.screenshot('captcha.png')

driver.quit()

图像处理

我们使用PIL库对验证码图片进行处理，包括灰度化、二值化、降噪等操作：

from PIL import Image

# 对图片进行灰度化处理
img = Image.open('captcha.png').convert('L')

# 对图片进行二值化处理
threshold = 150
table = []
for i in range(256):
    if i < threshold:
        table.append(0)
    else:
        table.append(1)
img = img.point(table, '1')

# 对图片进行降噪处理
for i in range(1, img.size[0]-1):
    for j in range(1, img.size[1]-1):
        pixel_set = []
        for m in range(i-1, i+2):
            for n in range(j-1, j+2):
                pixel_set.append(img.getpixel((m, n)))
        pixel_set.sort()
        mid_pixel = pixel_set[4]
        if img.getpixel((i, j)) > mid_pixel:
            img.putpixel((i, j), 1)
        else:
            img.putpixel((i, j), 0)

img.show()

特征提取和模型训练

我们可以将每个数字对应的验证码字符当做一个类别，依次训练神经网络模型。

# 特征提取和模型训练
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten
from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import np_utils
import numpy as np

# 加载数据集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') / 255
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') / 255
y_train = np_utils.to_categorical(y_train)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test)

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (5, 5), input_shape=(28, 28, 1), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D())
model.add(Conv2D(64, (5, 5), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D())
model.add(Flatten())
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])

# 模型训练
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=100)

# 模型保存
model.save('model.h5')

验证码识别

最后，我们来利用训练好的模型对验证码图片进行识别：

from keras.models import load_model
import numpy as np
from PIL import Image

# 加载模型
model = load_model('model.h5')

# 加载验证码图片并进行预处理
img = Image.open('captcha.png').convert('L')
threshold = 150
table = []
for i in range(256):
    if i < threshold:
        table.append(0)
    else:
        table.append(1)
img = img.point(table, '1')
for i in range(1, img.size[0]-1):
    for j in range(1, img.size[1]-1):
        pixel_set = []
        for m in range(i-1, i+2):
            for n in range(j-1, j+2):
                pixel_set.append(img.getpixel((m, n)))
        pixel_set.sort()
        mid_pixel = pixel_set[4]
        if img.getpixel((i, j)) > mid_pixel:
            img.putpixel((i, j), 1)
        else:
            img.putpixel((i, j), 0)
img = img.resize((28, 28))
img = np.array(img).reshape(1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255

# 进行验证码识别
pred = model.predict_classes(img)[0]
print(f'验证码的识别结果为：{pred}')

实例二：字母验证码识别

接下来，我们来看一个稍微复杂一点的字母验证码识别实现。

获取验证码图片

我们还是使用selenium库来获取验证码图片：

# 获取验证码图片并保存
driver = webdriver.Chrome()
driver.get('http://example.com/')
element = driver.find_element_by_xpath('//img[@alt="captcha"]')
element.screenshot('captcha.png')
driver.quit()

图像处理

对于字母验证码，我们需要进行更多的图像处理操作。

from PIL import Image

# 对图片进行灰度化处理
img = Image.open('captcha.png').convert('L')

# 对图片进行二值化处理
threshold = 128
table = []
for i in range(256):
    if i < threshold:
        table.append(0)
    else:
        table.append(1)
img = img.point(table, '1')

# 对图片进行降噪处理
for i in range(1, img.size[0]-1):
    for j in range(1, img.size[1]-1):
        pixel_set = []
        for m in range(i-1, i+2):
            for n in range(j-1, j+2):
                pixel_set.append(img.getpixel((m, n)))
        pixel_set.sort()
        mid_pixel = pixel_set[4]
        if img.getpixel((i, j)) > mid_pixel:
            img.putpixel((i, j), 1)
        else:
            img.putpixel((i, j), 0)

# 对图片进行切割
letters = []
start = 5
for i in range(4):
    end = start + 14
    letter = img.crop((start, 0, end, 16))
    letters.append(letter)
    start = end + 1

特征提取和模型训练

同样，我们需要将每个字母对应的验证码字符当做一个类别，依次训练神经网络模型。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten
from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import np_utils
import numpy as np

# 加载数据集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') / 255
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') / 255
y_train = np_utils.to_categorical(y_train)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test)

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (5, 5), input_shape=(28, 28, 1), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D())
model.add(Conv2D(64, (5, 5), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D())
model.add(Flatten())
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])

# 模型训练
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=100)

# 模型保存
model.save('model.h5')

验证码识别

最后，我们来利用训练好的模型对验证码图片进行识别：

from keras.models import load_model
import numpy as np
from PIL import Image

# 加载模型
model = load_model('model.h5')

# 加载验证码图片并进行预处理
img = Image.open('captcha.png').convert('L')
threshold = 128
table = []
for i in range(256):
    if i < threshold:
        table.append(0)
    else:
        table.append(1)
img = img.point(table, '1')
for i in range(1, img.size[0]-1):
    for j in range(1, img.size[1]-1):
        pixel_set = []
        for m in range(i-1, i+2):
            for n in range(j-1, j+2):
                pixel_set.append(img.getpixel((m, n)))
        pixel_set.sort()
        mid_pixel = pixel_set[4]
        if img.getpixel((i, j)) > mid_pixel:
            img.putpixel((i, j), 1)
        else:
            img.putpixel((i, j), 0)

letters = []
start = 5
for i in range(4):
    end = start + 14
    letter = img.crop((start, 0, end, 16))
    letters.append(letter)
    start = end + 1

code = []
for letter in letters:
    # 对每个字母进行预处理
    letter = letter.resize((28, 28))
    letter = np.array(letter).reshape(1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255
    # 进行验证码识别
    pred = model.predict_classes(letter)[0]
    code.append(chr(pred + 65))

print(f'验证码的识别结果为：{"".join(code)}')

以上就是Python验证码识别实例代码的完整攻略了。

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