验证码识别图像处理
2018-06-10 13:09:23 jclian91 阅读数 5590

  在上一篇博客Python图像处理之图片文字识别(OCR)中我们介绍了在Python中如何利用Tesseract软件来识别图片中的英文与中文,本文将具体介绍如何在Python中利用Tesseract软件来识别验证码(数字加字母)。
  我们在网上浏览网页或注册账号时,会经常遇到验证码(CAPTCHA),如下图:




本文将具体介绍如何利用Python的图像处理模块pillow和OCR模块pytesseract来识别上述验证码(数字加字母)。
  我们识别上述验证码的算法过程如下:

  1. 将原图像进行灰度处理,转化为灰度图像;
  2. 获取图片中像素点数量最多的像素(此为图片背景),将该像素作为阈值进行二值化处理,将灰度图像转化为黑白图像(用来提高识别的准确率);
  3. 去掉黑白图像中的噪声,噪声定义为:以该点为中心的九宫格的黑点的数量小于等于4;
  4. 利用pytesseract模块识别,去掉识别结果中的特殊字符,获得识别结果。

  我们的图片如下(共66张图片):


这里写图片描述

  完整的Python代码如下:

import os
import pytesseract
from PIL import Image
from collections import defaultdict

# tesseract.exe所在的文件路径
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C://Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe'

# 获取图片中像素点数量最多的像素
def get_threshold(image):
    pixel_dict = defaultdict(int)

    # 像素及该像素出现次数的字典
    rows, cols = image.size
    for i in range(rows):
        for j in range(cols):
            pixel = image.getpixel((i, j))
            pixel_dict[pixel] += 1

    count_max = max(pixel_dict.values()) # 获取像素出现出多的次数
    pixel_dict_reverse = {v:k for k,v in pixel_dict.items()}
    threshold = pixel_dict_reverse[count_max] # 获取出现次数最多的像素点

    return threshold

# 按照阈值进行二值化处理
# threshold: 像素阈值
def get_bin_table(threshold):
    # 获取灰度转二值的映射table
    table = []
    for i in range(256):
        rate = 0.1 # 在threshold的适当范围内进行处理
        if threshold*(1-rate)<= i <= threshold*(1+rate):
            table.append(1)
        else:
            table.append(0)
    return table

# 去掉二值化处理后的图片中的噪声点
def cut_noise(image):

    rows, cols = image.size # 图片的宽度和高度
    change_pos = [] # 记录噪声点位置

    # 遍历图片中的每个点,除掉边缘
    for i in range(1, rows-1):
        for j in range(1, cols-1):
            # pixel_set用来记录该店附近的黑色像素的数量
            pixel_set = []
            # 取该点的邻域为以该点为中心的九宫格
            for m in range(i-1, i+2):
                for n in range(j-1, j+2):
                    if image.getpixel((m, n)) != 1: # 1为白色,0位黑色
                        pixel_set.append(image.getpixel((m, n)))

            # 如果该位置的九宫内的黑色数量小于等于4,则判断为噪声
            if len(pixel_set) <= 4:
                change_pos.append((i,j))

    # 对相应位置进行像素修改,将噪声处的像素置为1(白色)
    for pos in change_pos:
        image.putpixel(pos, 1)

    return image # 返回修改后的图片

# 识别图片中的数字加字母
# 传入参数为图片路径,返回结果为:识别结果
def OCR_lmj(img_path):

    image = Image.open(img_path) # 打开图片文件
    imgry = image.convert('L')  # 转化为灰度图

    # 获取图片中的出现次数最多的像素,即为该图片的背景
    max_pixel = get_threshold(imgry)

    # 将图片进行二值化处理
    table = get_bin_table(threshold=max_pixel)
    out = imgry.point(table, '1')

    # 去掉图片中的噪声(孤立点)
    out = cut_noise(out)

    #保存图片
    # out.save('E://figures/img_gray.jpg')

    # 仅识别图片中的数字
    #text = pytesseract.image_to_string(out, config='digits')
    # 识别图片中的数字和字母
    text = pytesseract.image_to_string(out)

    # 去掉识别结果中的特殊字符
    exclude_char_list = ' .:\\|\'\"?![],()~@#$%^&*_+-={};<>/¥'
    text = ''.join([x for x in text if x not in exclude_char_list])
    #print(text)

    return text

def main():

    # 识别指定文件目录下的图片
    # 图片存放目录figures
    dir = 'E://figures'

    correct_count = 0  # 图片总数
    total_count = 0    # 识别正确的图片数量

    # 遍历figures下的png,jpg文件
    for file in os.listdir(dir):
        if file.endswith('.png') or file.endswith('.jpg'):
            # print(file)
            image_path = '%s/%s'%(dir,file) # 图片路径

            answer = file.split('.')[0]  # 图片名称,即图片中的正确文字
            recognizition = OCR_lmj(image_path) # 图片识别的文字结果

            print((answer, recognizition))
            if recognizition == answer: # 如果识别结果正确,则total_count加1
                correct_count += 1

            total_count += 1

    print('Total count: %d, correct: %d.'%(total_count, correct_count))
    '''
    # 单张图片识别
    image_path = 'E://figures/code (1).jpg'
    OCR_lmj(image_path)
    '''

main()

运行结果如下:

('101659', '101659')
('111073', '111073')
('114510', '114510')
('118235', '118235')
('124677', '124677')
('147291', '147291')
('169147', '169147')
('185302', '185302')
('23YB', '23YB')
('262051', '262051')
('2HED', '2MED')
('315386', '315386')
('3D7K', '3D7K')
('3DYH', '3DYH')
('3QG8', '30G8')
('3XNR', 'EXNR')
('44G5', '44G5')
('470259', '470259')
('515413', '515413')
('522351', '522351')
('539824', '539824')
('5CVL', 'SCVL')
('642689', '642689')
('671991', '671991')
('672838', '672838')
('6F5Y', '6F5Y')
('6USB', 'GUSB')
('703167', '703167')
('765120', '765120')
('779931', '779931')
('8UEF', '8SUEF')
('905857', '905857')
('9H4H', '9H4H')
('9SK1', 'OSK1')
('BDP4', 'BDP4')
('DXV3', 'DXV3')
('E78Y', 'E78Y')
('EAHR', 'EAHR')
('F585', 'Fss§')
('FBV8', 'FBV8')
('FJKK', 'FJKK')
('GXKQ', 'GXKQ')
('H7Y9', 'H7Y9')
('J4LJ', 'J4LJ')
('J8YH', 'J8YH')
('JCDL', 'JCDL')
('JTX2', 'JTX2')
('JYLH', 'JYLH')
('KFYA', 'KFYA')
('L3VZ', 'L3VZ')
('LCGV', 'LCGV')
('LKEK', 'LKEK')
('N3FJ', 'N3FJ')
('PJZN', 'PJZN')
('PNDQ', 'PNDQ')
('Q7HP', 'Q7HP')
('QSHU', 'QSHU')
('R1RN', 'RLRN')
('RPNX', 'RPNX')
('TUKG', 'TUKG')
('U9G3', 'U9G3')
('UZAH', 'UZAH')
('V6P9', 'very')
('Y18D', '18D')
('Y237', 'Y237')
('ZZT5', '2215')
Total count: 66, correct: 54.

我们可以看到图片识别的正确率为80%以上,其中数字类图片的识别正确率为100%.
  我们可以在图片识别方面的算法再加改进,以提高图片识别的正确率。当然,以上算法并不是对所有验证码都适用,不同的验证码需要用不同的图片处理算法。

注意:本人现已开通两个微信公众号: 因为Python(微信号为:python_math)以及轻松学会Python爬虫(微信号为:easy_web_scrape), 欢迎大家关注哦~~

2012-09-03 23:19:02 attilax 阅读数 3442

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简介
  AForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的,他包

括计算机视觉与人工智能,图像处理,神经网络,遗传算法,机器学习,

模糊系统,机器人控制等领域。
编辑本段主要架构
  这个框架由一系列的类库组成。主要包括有:
  AForge.Imaging —— 一些日常的图像处理和过滤器
  AForge.Vision —— 计算机视觉应用类库
  AForge.Neuro —— 神经网络计算库AForge.Genetic -进化算法编程


  AForge.MachineLearning —— 机器学习类库
  AForge.Robotics —— 提供一些机器学习的工具类库
  AForge.Video —— 一系列的视频处理类库
  AForge.Fuzzy —— 模糊推理系统类库
  AForge.Controls—— 图像,三维,图表显示控件


Emgu CV的类似软件 - 跨平台的OpenCV图像处理封装包 - 开源中国
Emgu CV 是 OpenCV 的跨平台的 .NET 封装包,可在 .NET 兼容语言(

C#, VB, VC++, IronPython) 中直接调用 OpenCV 提供的图像处理方法

,支持 Windows Linux ...
 

2019-01-29 17:45:07 sdfhncfw 阅读数 25
               

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C#, VB, VC++, IronPython) 中直接调用 OpenCV 提供的图像处理方法

,支持 Windows Linux ...
 

           

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