Python+Selenium+Pytesseract实现图片验证码识别

下面我来详细讲解“Python+Selenium+Pytesseract实现图片验证码识别”的完整攻略。

一、背景介绍

验证码作为一种防止机器恶意攻击的手段，应用广泛。但是，验证码也给人们的正常使用带来了很大的不便，因为人们需要手工输入验证码，非常耗费时间和精力。因此，如何通过程序自动识别验证码成为了一个重要的问题。

二、技术介绍

Python+Selenium+Pytesseract是一套比较常用的方法来实现验证码的自动识别。其中，Python是一种脚本语言，非常适合用于编写自动化脚本；Selenium是一个Web自动化测试框架，可以模拟浏览器行为，对网页进行操作；Pytesseract是一个OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）库，可以对图像进行识别。

三、步骤说明

以下是具体的步骤说明：

1. 安装Python和相关的库

首先，需要安装Python和相关的库。可以使用pip命令来安装。其中，Pytesseract需要安装tesseract-ocr软件，可以在官网下载安装。

2. 下载浏览器驱动

Selenium需要使用浏览器驱动来操作浏览器。需要根据自己使用的浏览器版本下载对应的驱动并放置到路径中。

3. 编写Python脚本

Python脚本需要完成以下几个步骤：

• 启动浏览器
• 打开目标网页
• 定位验证码图片元素并截图
• 使用Pytesseract识别验证码
• 输入验证码并提交表单
• 关闭浏览器

以下是一个示例，假设要识别的验证码图片的HTML代码如下：

<div id="captcha">
    <img src="http://example.com/captcha.jpg" />
</div>

Python代码如下：

from selenium import webdriver
from PIL import Image
import pytesseract
import time

# 设置浏览器驱动路径
driver_path = "/path/to/chromedriver"
# 设置验证码图片路径
captcha_path = "/path/to/captcha.jpg"

# 初始化浏览器
browser = webdriver.Chrome(executable_path=driver_path)

# 打开目标网页
browser.get("http://example.com")

# 定位验证码图片元素
captcha = browser.find_element_by_xpath("//div[@id='captcha']/img")

# 截图验证码图片，并保存到本地文件
location = captcha.location
size = captcha.size
browser.save_screenshot(captcha_path)
im = Image.open(captcha_path)
left = location['x']
top = location['y']
right = location['x'] + size['width']
bottom = location['y'] + size['height']
im = im.crop((left, top, right, bottom))
im.save(captcha_path)

# 使用Pytesseract识别验证码
code = pytesseract.image_to_string(Image.open(captcha_path))

# 输入验证码并提交表单
browser.find_element_by_name("captcha").send_keys(code)
browser.find_element_by_name("submit").click()
time.sleep(3)

# 关闭浏览器
browser.quit()

4. 运行代码

最后，运行Python脚本即可自动识别验证码并提交表单。

四、总结

Python+Selenium+Pytesseract可以很好地实现验证码的自动识别，提高了程序的自动化水平。但是，由于验证码的多样性和复杂性不断提高，需要根据具体情况选择合适的方法来进行处理。