Python识别验证码！学会这步，百分之60的网站你基本都能识别了！
识别原理 我们采取一种有监督式学习的方法来识别验证码，包含以下几个步骤 图片处理 - 对图片进行降噪、二值化处理 切割图片 - 将图片切割成单个字符并保存 人工标注 - 对切割的字符图片进行人工标注，作为训练集 训练数据 - 用KNN算法训练数据 检测结果 - 用上一步的训练结果识别新的验证码 下面我们来逐一介绍一下每一步的过程，并给出具体的代码实现。 127是我们设定的阈值，像素值大于127被置成了0，小于127的被置成了255。处理后的图片变成了这样 接下来，我们应用高斯模糊对图片进行降噪。高斯模糊的本质是用高斯核和图像做卷积，代码如下 kernel = 1/16*np.array([[1,2,1], [2,4,2], [1,2,1]]) im_blur = cv2.filter2D(im_inv,-1,kernel) 降噪后的图片如下 可以看到一些颗粒化的噪声被平滑掉了。 降噪后，我们对图片再做一轮二值化处理 ret, im_res = cv2.threshold(im_blur,127,255,cv2.THRESH_BINARY) 现在图片变成了这样 好了，接下来，我们要开始切割图片了。 切割图片 这一步是所有步骤里最复杂的一步。我们的目标是把最开始的图片切割成单个字符，并把每个字符保存成如下的灰度图 首先我们用opencv的findContours来提取轮廓 im2, contours, hierarchy = cv2.findContours(im_res, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 我们把提取的轮廓用矩形框起来，画出来是这样的 可以看到，每个字符都被检测出来了。 但这只是理想情况，很多时候，相邻字符有粘连的会被识别成同一个字符，比如像下面的情况 要处理这种情况，我们就要对上面的图片做进一步的分割。字符粘连会有下面几种情况，我们逐一来看下该怎么处理。 4个字符被识别成3个字符 这种情况，对粘连的字符轮廓，从中间进行分割，代码如下 result = [] for contour in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) if w == w_max: # w_max是所有contonur的宽度中最宽的值 box_left = np.int0([[x,y], [x+w/2,y], [x+w/2,y+h], [x,y+h]]) box_right = np.int0([[x+w/2,y], [x+w,y], [x+w,y+h], [x+w/2,y+h]]) result.append(box_left) result.append(box_right) else: box = np.int0([[x,y], [x+w,y], [x+w,y+h], [x,y+h]]) result.append(box) 分割后，图片变成了这样 4个字符被识别成2个字符 4个字符被识别成2个字符有下面两种情况 对第一种情况，对于左右两个轮廓，从中间分割即可。对第二种情况，将包含了3个字符的轮廓在水平方向上三等分。具体代码如下 result = [] for contour in contours: x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) if w == w_max and w_max >= w_min * 2: # 如果两个轮廓一个是另一个的宽度的2倍以上，我们认为这个轮廓就是包含3个字符的轮廓 box_left = np.int0([[x,y], [x+w/3,y], [x+w/3,y+h], [x,y+h]]) box_mid = np.int0([[x+w/3,y], [x+w*2/3,y], [x+w*2/3,y+h], [x+w/3,y+h]]) box_right = np.int0([[x+w*2/3,y], [x+w,y], [x+w,y+h], [x+w*2/3,y+h]]) result.append(box_left) result.append(box_mid) result.append(box_right) elif w_max < w_min * 2: # 如果两个轮廓，较宽的宽度小于较窄的2倍，我们认为这是两个包含2个字符的轮廓 box_left = np.int0([[x,y], [x+w/2,y], [x+w/2,y+h], [x,y+h]]) box_right = np.int0([[x+w/2,y], [x+w,y], [x+w,y+h], [x+w/2,y+h]]) result.append(box_left) result.append(box_right) else: box = np.int0([[x,y], [x+w,y], [x+w,y+h], [x,y+h]]) result.append(box) 分割后的图片如下 4个字符被识别成1个字符 这种情况对轮廓在水平方向上做4等分即可，代码如下 result = [] contour = contours[0] x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour) box0 = np.int0([[x,y], [x+w/4,y], [x+w/4,y+h], [x,y+h]]) box1 = np.int0([[x+w/4,y], [x+w*2/4,y], [x+w*2/4,y+h], [x+w/4,y+h]]) box2 = np.int0([[x+w*2/4,y], [x+w*3/4,y], [x+w*3/4,y+h], [x+w*2/4,y+h]]) box3 = np.int0([[x+w*3/4,y], [x+w,y], [x+w,y+h], [x+w*3/4,y+h]]) result.extend([box0, box1, box2, box3]) 分割后的图片如下 对图片分割完成后，我们将分割后的单个字符的图片存成不同的图片文件，以便下一步做人工标注。存取字符图片的代码如下 for box in result: cv2.drawContours(im, [box], 0, (0,0,255),2) roi = im_res[box[0][1]:box[3][1], box[0][0]:box[1][0]] roistd = cv2.resize(roi, (30, 30)) # 将字符图片统一调整为30x30的图片大小 timestamp = int(time.time() * 1e6) # 为防止文件重名，使用时间戳命名文件名 filename = "{}.jpg".format(timestamp) filepath = os.path.join("char", filename) cv2.imwrite(filepath, roistd) 字符图片保存在名为char的目录下面，这个目录里的文件大致是长这样的（文件名用时间戳命名，确保不会重名） 接下来，我们开始标注数据。 人工标注 这一步是所有步骤里最耗费体力的一步了。为节省时间，我们在程序里依次打开char目录中的每张图片，键盘输入字符名，程序读取键盘输入并将字符名保存在文件名里。代码如下 files = os.listdir("char") for filename in files: filename_ts = filename.split(".")[0] patt = "label/{}_*".format(filename_ts) saved_num = len(glob.glob(patt)) if saved_num == 1: print("{} done".format(patt)) continue filepath = os.path.join("char", filename) im = cv2.imread(filepath) cv2.imshow("image", im) key = cv2.waitKey(0) if key == 27: sys.exit() if key == 13: continue char = chr(key) filename_ts = filename.split(".")[0] outfile = "{}_{}.jpg".format(filename_ts, char) outpath = os.path.join("label", outfile) cv2.imwrite(outpath, im) 这里一共标注了大概800张字符图片，标注的结果存在名为label的目录下，目录下的文件是这样的（文件名由原文件名+标注名组成） 接下来，我们开始训练数据。 训练数据 首先，我们从label目录中加载已标注的数据 filenames = os.listdir("label") samples = np.empty((0, 900)) labels = [] for filename in filenames: filepath = os.path.join("label", filename) label = filename.split(".")[0].split("_")[-1] labels.append(label) im = cv2.imread(filepath, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) sample = im.reshape((1, 900)).astype(np.float32) samples = np.append(samples, sample, 0) samples = samples.astype(np.float32) unique_labels = list(set(labels)) unique_ids = list(range(len(unique_labels))) label_id_map = dict(zip(unique_labels, unique_ids)) id_label_map = dict(zip(unique_ids, unique_labels)) label_ids = list(map(lambda x: label_id_map[x], labels)) label_ids = np.array(label_ids).reshape((-1, 1)).astype(np.float32) 接下来，训练我们的模型 model = cv2.ml.KNearest_create() model.train(samples, cv2.ml.ROW_SAMPLE, label_ids) 训练完，我们用这个模型来识别一下新的验证码。 检测结果 下面是我们要识别的验证码 对于每一个要识别的验证码，我们都需要对图片做降噪、二值化、分割的处理（代码和上面的一样，这里不再重复）。假设处理后的图片存在变量im_res中，分割后的字符的轮廓信息存在变量boxes中，识别验证码的代码如下 for box in boxes: roi = im_res[box[0][1]:box[3][1], box[0][0]:box[1][0]] roistd = cv2.resize(roi, (30, 30)) sample = roistd.reshape((1, 900)).astype(np.float32) ret, results, neighbours, distances = model.findNearest(sample, k = 3) label_id = int(results[0,0]) label = id_label_map[label_id] print(label) 运行上面的代码，可以看到程序输出 y y 4 e 图片中的验证码被成功地识别出来。 我们测试了下识别的准确率，取100张验证码图片（存在test目录下）进行识别，识别的准确率约为82%。看到有人说用神经网络识别验证码，准确率可以达到90%以上，下次有机会可以尝试一下。
