OCR,即Optical Character Recognition,光学字符识别,是指通过扫描字符,然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程,对应图形验证码来说,它们都是一些不规则的字符,这些字符是由字符稍加扭曲变换得到的内容,我们可以使用OCR技术来讲其转化为电子文本,然后将结果提取交给服务器,便可以达到自动识别验证码的过程
tesserocr与pytesseract是Python的一个OCR识别库,但其实是对tesseract做的一层Python API封装,pytesseract是Google的Tesseract-OCR引擎包装器;所以它们的核心是tesseract,因此在安装tesserocr之前,我们需要先安装tesseract
1、安装tesseract、tesserocr、pytesseract
(1)windows下的安装
下载tesseract:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-w64-setup-v4.0.0-beta.1.20180414.exe
或者本地下载:https://www.jb51.net/softs/538925.html
然后双击程序安装即可,可以勾选Additional language data(download)选项来安装OCR识别支持的语言包,但下载语言包实在是慢,我们可以直接从https://github.com/tesseract-ocr/tessdata下载zip的语言包压缩文件,解压后将tessdata-master中的文件复制到Tesseract的安装目录C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata目录下,最后我们配置下环境变量,我们将C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR添加到环境变量中
在测试之前先了解下tesseract的命令程序格式:
tesseract imagename outputbase [-l lang]
imagename指定图片名称,outputbase指定输出文件名,-l指定识别的语言
#显示安装的语言包 tesseract --list-langs #显示帮助 tesseract --help tesseract --help-extra tesseract --version
进行测试:
#统计安装的语言包,安装了168个语言包
C:\Users\Administrator.DESKTOP-6JT7D2H>tesseract --list-langs | find /c /v ""
168#使用一张图片测试,成功识别字符串
tesseract image.png result -l eng |type result.txt
Python3WebSpider
由于tesserocr在windows环境下会出现各种不兼容问题,并且与pycharm虚拟环境不兼容等问题,所以在windows系统环境下,选择pytesseract模块进行安装,如果实在要安装请使用whl文件安装或者使用conda安装
pip install pytesseract
如果在pytesseract运行是找不到tesseract解释器,这种情况一般是在虚拟环境下会发生,我们需要将tesseract-OCR的执行文件tesseract.ext配置到windows系统中的PATH环境中,或者修改pytesseract.py文件,将其中的“tesseract_cmd”字段指定为tesseract.exe的完整路径即可
测试识别功能:
import pytesseract from PIL import Image im=Image.open('image.png') print(pytesseract.image_to_string(im))
(2)linux下的安装
在Ubuntu、Debian、Deepin系统中,安装命令如下:
#安装tesseract sudo apt-get install -y tesseract-ocr libtesseract-dev libleptonica-dev #安装语言包 git clone https://github.com/tesseract-ocr/tessdata.git sudo mv tessdata/* /usr/share/tesseract-ocr/tessdata #安装tesserocr pip3 install tesserocr #安装pytesseract pip3 install pytesseract
在CentOS、Red Hat系统下,安装命令如下:
#安装tesseract yum install -y tesseract #安装语言包 git clone https://github.com/tesseract-ocr/tessdata.git mv tessdata/* /usr/share/tesseract/tessdata #安装tesserocr pip3 install tesserocr #安装pytesseract pip3 install pytesseract
测试安装环境:
In [1]: import tesserocr
In [2]: from PIL import Image
In [3]: im=Image.open('image.png')
In [4]: tesserocr.image_to_text(im)
Out[4]: 'Python3WebSpider\n\n'
tesserocr安装参考链接:https://github.com/sirfz/tesserocr
pytesseract安装参考链接:https://github.com/madmaze/pytesseract
tesseract安装参考链接:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki
2、tesserocr与pytesseract模块的使用
(1)tesserocr的使用
#从文件识别图像字符 In [7]: tesserocr.file_to_text('image.png') Out[7]: 'Python3WebSpider\n\n' #查看tesseract已安装的语言包 In [8]: tesserocr.get_languages() Out[8]: ('/usr/share/tesseract/tessdata/', ['eng']) #从图片数据识别图像字符 In [9]: tesserocr.image_to_text(im) Out[9]: 'Python3WebSpider\n\n' #查看版本信息 In [10]: tesserocr.tesseract_version() Out[10]: 'tesseract 3.04.00\n leptonica-1.72\n libgif 4.1.6("htmlcode">from PIL import Image import pytesseract #如果PATH中没有tesseract可执行文件,请指定tesseract路径 pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd='C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\\tesseract.exe' #打印识别的图像的字符串 print(pytesseract.image_to_string(Image.open('test.png'))) #指定语言识别图像字符串,eng为英语 print(pytesseract.image_to_string(Image.open('test-european.jpg'), lang='eng')) #获取图像边界框 print(pytesseract.image_to_boxes(Image.open('test.png'))) #获取包含边界框,置信度,行和页码的详细数据 print(pytesseract.image_to_data(Image.open('test.png'))) #获取方向和脚本检测 print(pytesseract.image_to_osd(Image.open('test.png'))3、图像识别简单应用
一般图像处理验证,需要通过对图像进行灰度处理、二值化后增加图像文字的辨识度,下面是一个简单的对图像验证码识别处理,如遇到复杂点的图像验证码如中间带多条同等大小划线的验证码需要对文字进行乔正切割等操作,但它的识别度也只有百分之30左右,所以得另外想别的办法来绕过验证
from PIL import Image import pytesseract im = Image.open('66.png') #二值化图像传入图像和阈值 def erzhihua(image,threshold): ''':type image:Image.Image''' image=image.convert('L') table=[] for i in range(256): if i < threshold: table.append(0) else: table.append(1) return image.point(table,'1') image=erzhihua(im,127) image.show() result=pytesseract.image_to_string(image,lang='eng') print(result)模拟自动识别验证码登陆:
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/7/13 8:58 # @Author : Py.qi # @File : login.py # @Software: PyCharm from selenium import webdriver from selenium.common.exceptions import TimeoutException,WebDriverException from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.common.keys import Keys from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.remote.webelement import WebElement from io import BytesIO from PIL import Image import pytesseract import time user='zhang' password='123' url='http://10.0.0.200' driver=webdriver.Chrome() wait=WebDriverWait(driver,10) #识别验证码 def acker(content): im_erzhihua=erzhihua(content,127) result=pytesseract.image_to_string(im_erzhihua,lang='eng') return result #验证码二值化 def erzhihua(image,threshold): ''':type image:Image.Image''' image=image.convert('L') table=[] for i in range(256): if i < threshold: table.append(0) else: table.append(1) return image.point(table,'1') #自动登陆 def login(): try: driver.get(url) #获取用户输入框 input=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#loginname'))) #type:WebElement input.clear() #发送用户名 input.send_keys(user) #获取密码框 inpass=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#password'))) #type:WebElement inpass.clear() #发送密码 inpass.send_keys(password) #获取验证输入框 yanzheng=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#code'))) #type:WebElement #获取验证码在画布中的位置 codeimg=wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,'#codeImg'))) #type:WebElement image_location = codeimg.location #截取页面图像并截取掩码码区域图像 image=driver.get_screenshot_as_png() im=Image.open(BytesIO(image)) imag_code=im.crop((image_location['x'],image_location['y'],488,473)) #输入验证码并登陆 yanzheng.clear() yanzheng.send_keys(acker(imag_code)) time.sleep(2) yanzheng.send_keys(Keys.ENTER) except TimeoutException as e: print('timeout:',e) except WebDriverException as e: print('webdriver error:',e) if __name__ == '__main__': login()参考链接:
tesserocr GitHub:https://github.com/sirfz/tesserocr
tesserocr PyPI:https://pypi.python.org/pypi/tesserocr
pytesserocr GitHub:https://github.com/madmaze/pytesseract
pytesserocr PyPI:https://pypi.org/project/pytesseract/
tesseract下载地址:http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract
tesseract GitHub:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
tesseract 语言包:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata
tesseract文档:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Documentation
免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件! 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
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
- lol全球总决赛lck一号种子是谁 S14全球总决赛lck一号种子队伍
- BradMehldau-ApresFaure(2024)[24-96]FLAC
- IlCannone-FrancescaDegoPlaysPaganinisViolin(2021)[24-96]FLAC
- Tchaikovsky,Babajanian-PianoTrios-Gluzman,Moser,Sudbin[FLAC+CUE]
- 费玉清.1987-费玉清十周年旧曲情怀4CD【东尼】【WAV+CUE】
- 群星.2024-春花焰电视剧影视原声带【TME】【FLAC分轨】
- 方力申.2008-我的最爱新曲+精丫金牌大风】【WAV+CUE】
- 群星 《2024好听新歌35》十倍音质 U盘音乐 [WAV分轨][1.1G]
- 群星《烧透你的耳朵1》DXD金佰利 [低速原抓WAV+CUE][1.2G]
- 莫文蔚《超级金曲精选2CD》SONY [WAV+CUE][1.6G]
- 【RR】加尼克奥尔森GarrickOhlsso《贝多芬钢琴协奏曲全集》原声母带WAV
- 彭芳《纯色角1》[WAV+CUE]
- 李蔓《山顶的月亮—李蔓动态情歌》
- 梁咏琪.1999-新鲜【EEI】【WAV+CUE】
- 张琍敏.1979-悲之秋【海山】【FLAC分轨】