Python使用Cv2模块识别验证码的操作方法

当网站需要判断用户是人类还是机器人时，会使用验证码。自动化程序难以识别验证码，人类则能很快地完成，因此识别验证码是机器人测试的必要技能。

Python中有一种常用的图像处理和计算机视觉库，叫做Cv2。使用Cv2模块可以帮助我们识别验证码图片，以下是使用Cv2模块识别验证码的完整攻略：

1. 安装Cv2模块

在命令行中执行以下命令可安装Cv2模块：

pip install opencv-python

2. 导入模块并读取验证码图片

在Python代码中，我们需要使用import cv2导入Cv2模块，并使用cv2.imread函数读取验证码图片。

示例代码：

import cv2

img = cv2.imread('captcha.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

上述代码中，我们使用了cv2.IMREAD_GRAYSCALE参数，以灰度模式读取图片。

3. 二值化处理

为了方便图像处理，我们需要将图像进行二值化处理，即将像素点的颜色只分为黑和白两种。使用Cv2模块的cv2.threshold函数可以实现该功能。

示例代码：

_, img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

此处，第一个参数img是上一步灰度处理后的图像，第二个参数127是阈值，第三个参数255是像素值的上限，第四个参数cv2.THRESH_BINARY是指定二进制阈值化类型。

4. 切割

图像中的验证码通常是由4个字符组成，我们需要将其从图像中切割出来，以便接下来的处理。使用Cv2模块的cv2.findContours函数可以轮廓检测，以获取切割坐标。

示例代码：

contours, _ = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

此处，第一个参数img是上一步处理后的图像，第二个参数cv2.RETR_EXTERNAL指定只考虑外轮廓，第三个参数cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE指定轮廓为简单的边界。

接下来，我们需要对轮廓进行排序，从左往右分别对应验证码四个字符。代码如下：

contours = sorted(contours, key=lambda c: cv2.boundingRect(c)[0])

使用cv2.boundingRect函数可以获取矩形区域，上述代码中的lambda表达式就是获取最左边的点，从而实现了排序。

5. 识别字符

最后，我们需要将切割出来的四个字符分别识别出来，以获得完整验证码。使用Cv2模块的cv2.resize函数可以将图像缩放到相同大小，使用Cv2模块的cv2.matchTemplate函数可以实现模板匹配，从而将图像识别为相应字符。

示例代码：

for i in range(4):
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])
    roi = img[y:y+h, x:x+w]
    roi = cv2.resize(roi, (30, 30))
    cv2.imwrite('char_{}.png'.format(i), roi)

    # 以下是识别代码
    chars = []
    for filename in os.listdir('templates'):
        template = cv2.imread(os.path.join('templates', filename), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
        template = cv2.resize(template, (30, 30))
        res = cv2.matchTemplate(roi, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
        if res[0][0] > 0.8:
            chars.append(filename[0])
    print(chars)

上述代码中，首先将每一个字符切割出来，然后使用cv2.resize函数将图像缩放到相同大小。接着，使用cv2.matchTemplate函数进行模板匹配，比较模板图片与切割出来的字符图片的相似度，以此判断该字符是什么。

以上是使用Cv2模块识别验证码的完整攻略，希望能对你有所帮助。