python识别验证码的思路及解决方案

脚本专栏 2024/11/2 佚名

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1、介绍

在爬虫中经常会遇到验证码识别的问题，现在的验证码大多分计算验证码、滑块验证码、识图验证码、语音验证码等四种。本文就是识图验证码，识别的是简单的验证码，要想让识别率更高，识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库。

识别验证码通常是这几个步骤：

（1）灰度处理

（2）二值化

（3）去除边框（如果有的话）

（4）降噪

（5）切割字符或者倾斜度矫正

（6）训练字体库

（7）识别

这6个步骤中前三个步骤是基本的，4或者5可根据实际情况选择是否需要。

经常用的库有pytesseract(识别库)、OpenCV(高级图像处理库)、imagehash（图片哈希值库）、numpy（开源的、高性能的Python数值计算库）、PIL的 Image，ImageDraw，ImageFile等。

2、实例

以某网站登录的验证码识别为例：具体过程和上述的步骤稍有不同。

首先分析一下，验证码是由4个从0到9等10个数字组成的，那么从0到9这个10个数字没有数字只有第一、第二、第三和第四等4个位置。那么计算下来共有40个数字位置，如下：

那么接下来就要对验证码图片进行降噪、分隔得到上面的图片。以这40个图片集作为基础。

对要验证的验证码图片进行降噪、分隔后获取四个类似上面的数字图片、通过和上面的比对就可以知道该验证码是什么了。

以上面验证码2837为例：

1、图片降噪

2、图片分隔

3、图片比对

通过比验证码降噪、分隔后的四个数字图片，和上面的40个数字图片进行哈希值比对，设置一个误差，max_dif：允许最大hash差值，越小越精确，最小为0。

这样四个数字图片通过比较后获取对应是数字，连起来，就是要获取的验证码。

完整代码如下：

#coding=utf-8
import os
import re
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
import time
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
import collections
import mongoDbBase
import numpy
import imagehash
from PIL import Image,ImageFile
import datetime
class finalNews_IE:
    def __init__(self,strdate,logonUrl,firstUrl,keyword_list,exportPath,codepath,codedir):
        self.iniDriver()
        self.db = mongoDbBase.mongoDbBase()
        self.date = strdate
        self.firstUrl = firstUrl
        self.logonUrl = logonUrl
        self.keyword_list = keyword_list
        self.exportPath = exportPath
        self.codedir = codedir
        self.hash_code_dict ={}
        for f in range(0,10):
            for l in range(1,5):
                file = os.path.join(codedir, "codeLibrary\code" +  str(f) + '_'+str(l) + ".png")
                # print(file)
                hash = self.get_ImageHash(file)
                self.hash_code_dict[hash]= str(f)
    def iniDriver(self):
        # 通过配置文件获取IEDriverServer.exe路径
        IEDriverServer = "C:\Program Files\Internet Explorer\IEDriverServer.exe"
        os.environ["webdriver.ie.driver"] = IEDriverServer
        self.driver = webdriver.Ie(IEDriverServer)
    def WriteData(self, message, fileName):
        fileName = os.path.join(os.getcwd(), self.exportPath + '/' + fileName)
        with open(fileName, 'a') as f:
            f.write(message)
    # 获取图片文件的hash值
    def get_ImageHash(self,imagefile):
        hash = None
        if os.path.exists(imagefile):
            with open(imagefile, 'rb') as fp:
                hash = imagehash.average_hash(Image.open(fp))
        return hash
    # 点降噪
    def clearNoise(self, imageFile, x=0, y=0):
        if os.path.exists(imageFile):
            image = Image.open(imageFile)
            image = image.convert('L')
            image = numpy.asarray(image)
            image = (image > 135) * 255
            image = Image.fromarray(image).convert('RGB')
            # save_name = "D:\work\python36_crawl\Veriycode\mode_5590.png"
            # image.save(save_name)
            image.save(imageFile)
            return image
    #切割验证码
    # rownum：切割行数；colnum：切割列数；dstpath：图片文件路径；img_name：要切割的图片文件
    def splitimage(self, imagePath,imageFile,rownum=1, colnum=4):
        img = Image.open(imageFile)
        w, h = img.size
        if rownum <= h and colnum <= w:
            print('Original image info: %sx%s, %s, %s' % (w, h, img.format, img.mode))
            print('开始处理图片切割, 请稍候...')
            s = os.path.split(imageFile)
            if imagePath == '':
                dstpath = s[0]
            fn = s[1].split('.')
            basename = fn[0]
            ext = fn[-1]
            num = 1
            rowheight = h // rownum
            colwidth = w // colnum
            file_list =[]
            for r in range(rownum):
                index = 0
                for c in range(colnum):
                    # (left, upper, right, lower)
                    # box = (c * colwidth, r * rowheight, (c + 1) * colwidth, (r + 1) * rowheight)
                    if index < 1:
                        colwid = colwidth + 6
                    elif index < 2:
                        colwid = colwidth + 1
                    elif index < 3:
                        colwid = colwidth
                    box = (c * colwid, r * rowheight, (c + 1) * colwid, (r + 1) * rowheight)
                    newfile = os.path.join(imagePath, basename + '_' + str(num) + '.' + ext)
                    file_list.append(newfile)
                    img.crop(box).save(newfile, ext)
                    num = num + 1
                    index += 1
            return file_list
    def compare_image_with_hash(self, image_hash1,image_hash2, max_dif=0):
        """
                max_dif: 允许最大hash差值, 越小越精确,最小为0
                推荐使用
                """
        dif = image_hash1 - image_hash2
        # print(dif)
        if dif < 0:
            dif = -dif
        if dif <= max_dif:
            return True
        else:
            return False
    # 截取验证码图片
    def savePicture(self):
        self.driver.get(self.logonUrl)
        self.driver.maximize_window()
        time.sleep(1)
        self.driver.save_screenshot(self.codedir +"\Temp.png")
        checkcode = self.driver.find_element_by_id("checkcode")
        location = checkcode.location  # 获取验证码x,y轴坐标
        size = checkcode.size  # 获取验证码的长宽
        rangle = (int(location['x']), int(location['y']), int(location['x'] + size['width']),
                  int(location['y'] + size['height']))  # 写成我们需要截取的位置坐标
        i = Image.open(self.codedir +"\Temp.png")  # 打开截图
        result = i.crop(rangle)  # 使用Image的crop函数，从截图中再次截取我们需要的区域
        filename = datetime.datetime.now().strftime("%M%S")
        filename =self.codedir +"\Temp_code.png"
        result.save(filename)
        self.clearNoise(filename)
        file_list = self.splitimage(self.codedir,filename)
        verycode =''
        for f in file_list:
            imageHash = self.get_ImageHash(f)
            for h,code in self.hash_code_dict.items():
                flag = self.compare_image_with_hash(imageHash,h,0)
                if flag:
                    # print(code)
                    verycode+=code
                    break
        print(verycode)
        self.driver.close()
   
    def longon(self):
        self.driver.get(self.logonUrl)
        self.driver.maximize_window()
        time.sleep(1)
        self.savePicture()
        accname = self.driver.find_element_by_id("username")
        # accname = self.driver.find_element_by_id("//input[@id='username']")
        accname.send_keys('ctrchina')
        accpwd = self.driver.find_element_by_id("password")
        # accpwd.send_keys('123456')
        code = self.getVerycode()
        checkcode = self.driver.find_element_by_name("checkcode")
        checkcode.send_keys(code)
        submit = self.driver.find_element_by_name("button")
        submit.click()

实例补充：

# -*- coding: utf-8 -*
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding( "utf-8" )
import re
import requests
import io
import os
import json
from PIL import Image
from PIL import ImageEnhance
from bs4 import BeautifulSoup

import mdata

class Student:
 def __init__(self, user,password):
 self.user = str(user)
 self.password = str(password)
 self.s = requests.Session()

 def login(self):
 url = "http://202.118.31.197/ACTIONLOGON.APPPROCESS"
 res = self.s.get(url).text
 imageUrl = 'http://202.118.31.197/'+re.findall('<img src="/UploadFiles/2021-04-08/(.+">

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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

更新日志

2024年11月02日

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