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  • 主要介绍了mac使用python识别图形验证码功能,本文给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
  • 最近在学习python,初次接触,对于图像处理也不熟悉,做爬虫的时候发现验证码复杂,除了很多的噪点还有一些随机的线条,长度宽度都不定,用了网上很多的去噪去干扰算法都没什么用,求助大佬有没有什么好的办法?...
  • Python3 识别验证码(opencv-python)一、准备工作使用opencv做图像处理,所以需要安装下面两个库:pip3 install opencv-pythonpip3 install numpy二、识别原理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...

    Python3 识别验证码(opencv-python)

    一、准备工作

    使用opencv做图像处理,所以需要安装下面两个库:

    pip3 install opencv-python

    pip3 install numpy

    二、识别原理

    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

    1,图片处理

    先来看一下要识别的验证码是长什么样的:

    字符做了一些扭曲变换。仔细观察,还可以发现图片中间的部分添加了一些颗粒化的噪声。

    先读入图片,并将图片转成灰度图,代码如下:

    mport cv2

    im=cv2.imread(filepath)

    im_gray= cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    经过上面的处理,我们的彩色图片变成了下面这样:

    将图片做二值化处理,代码如下:

    ret, im_inv = cv2.threshold(im_gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV)

    127是设定的阈值,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,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,要开始切割图片了。

    2,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)

    把提取的轮廓用矩形框起来,画出来是这样:

    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。

    3个字符被识别成2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 incontours:

    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)

    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 incontours:

    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)

    还有一种情况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])

    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 inresult:

    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。

    3、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 infiles:

    filename_ts= filename.split(".")[0]

    patt= "label/{}_*".format(filename_ts)

    saved_num=len(glob.glob(patt))if saved_num == 1:print("{} done".format(patt))continuefilepath= 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:continuechar=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。

    4,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 infilenames:

    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(lambdax: 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。

    5,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 inboxes:

    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:

    Z

    Y

    C

    Q

    图片中的验证码被成功地识别出来。

    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80%。

    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;

    展开全文
  • 今天小编就为大家分享一篇python3 实现验证码图片切割的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 验证码识别,python

    2016-10-12 14:28:44
    http://blog.csdn.net/wangzuochuan/article/details/52794445 特定网站的特定验证码,不是通用的,源码+素材,仅提供思路
  • Python识别网站验证码

    2020-12-18 07:10:24
    http://drops.wooyun.org/tips/6313Python识别网站验证码Manning·2015/05/28 10:570x00 识别涉及技术验证码识别涉及很多方面的内容。入手难度大,但是入手后,可拓展性又非常广泛,可玩性极强,成就感也很足。验证码...

    http://drops.wooyun.org/tips/6313

    Python识别网站验证码

    Manning · 2015/05/28 10:57

    0x00 识别涉及技术

    验证码识别涉及很多方面的内容。入手难度大,但是入手后,可拓展性又非常广泛,可玩性极强,成就感也很足。

    验证码图像处理

    验证码图像识别技术主要是操作图片内的像素点,通过对图片的像素点进行一系列的操作,最后输出验证码图像内的每个字符的文本矩阵。

    读取图片

    图片降噪

    图片切割

    图像文本输出

    验证字符识别

    验证码内的字符识别主要以机器学习的分类算法来完成,目前我所利用的字符识别的算法为KNN(K邻近算法)和SVM (支持向量机算法),后面我 会对这两个算法的适用场景进行详细描述。

    获取字符矩阵

    矩阵进入分类算法

    输出结果

    涉及的Python库

    这次研究主要使用了以下这三个库

    numpy(数学处理库)

    Image(图像处理库)

    ImageEnhance(图像处理库)

    验证码识别技术难点

    验证码识别由两部分组成,分别是验证码图片处理和验证码字符学习。

    在编码过程中,我认为难度最大的部分是识别算法的学习和使用。

    在写文档的时候,我认为难度最大的部分是图像处理部分,图像处理部分需要对抗各种干扰因素,对抗不同类型的验证码需要不同的算法支持,因此图像处理程序需要对各种验证码具体问题具体分析,不能抱有大而全的思想,务必注重细节处理。

    0x01 学习与识别

    验证码识别的过程分为学习过程与识别过程

    学习

    识别

    上图代码运用的是SVM的识别过程

    0x02 图像处理

    验证码图像处理脑图

    如上图所示,验证码图像处理模块是一个结构规整、内部分支复杂的模块,整个验证码识别准确率全靠这个模块,可谓是整个验证码识别的根本。如 上文所说,图像处理模块玩的是图片内的每一个像素百度百科:像素,因此这个模块好上手。

    上面这两句便可以打开一个图像对象,im对象内置许多方法有兴趣可以查看Image库源码或者参考Python Imaging Library Handbook 图片增加对比度、锐化、调整亮度、二值化,这四块是比较规整的模块,处理调用库函数即可。下面主要说说图片降噪和清楚单像素干扰线。

    图片清除噪点

    图片降噪的原理是利用9宫格内信息点(信息像素,一般经过预处理的信息像素为黑色)。

    上图黑色部分为(x,y),单像素噪点处理时分别验证周围的八个点是否为白色,如果为白色即可判断(x,y)为噪点。同理双像素噪点需要考虑两个像 素的排列是横向还是纵向或者是斜向,之后判断其周围10个像素是否均为白色像素即可。同理三像素噪点也是这样,我尝试的情况三像素噪点不包括 横向排列和纵向排列。

    图片清除干扰线

    对于单像素的干扰线目前可以解决,但是大宽度干扰线则会产生判断上的误差,目前不好解决。

    上图的干扰线为单像素,因此通过算法即可解决。

    干扰线处理后的图片如上图所示。

    图片切割

    对于去噪后的图片,我们需要对图片进行切割,切割的目的是为了提取信息,方便把图片中的数字转化为01形式的文本。 我所采用的切割方式是投影法.

    如上图所示,对于切割数字3,首先需要找到垂线A和B,判断步骤是:纵向从左向右扫描图片,找到第一条含有信息点的直线记为A,继续向右扫描, 当从A开始,找到第一条无信息点的直线记为B,从投影的角度来看,A与B之间X轴上的投影的信息值均大于0,切割A与B之间的图像后,以新图像为 基础,找出C与D,至此便可切割出数字3。

    图片切割目前可以仅可对非粘连字符进行切割,对于粘连字符,我的程序并没能很好的处理。

    信息输出

    当获取了切割好的图片,由于图片只有黑色与白色,因此遍历每一个像素点,根据像素点的颜色来进行0,1输出,一般认为黑色像素输出1,白色像素 输出0。

    0x03 识别算法概述

    字符识别算法整体流程很好理解,举个例子,字符像素文本A进入识别算法,通过对算法的结果进行判断,便可以完成识别过程。我实践了两种识别算 法,第一种是KNN算法,第二种是SVM算法,下面我将以个人的角度来阐述下这两种算法的原理以及适用场景,个人水平有限,算法细节可以参考我 之后给出的链接。

    KNN(K邻近算法)

    KNN算法是一种简单的算法,KNN算法基本思想是把数据转化为点,通过计算两点之间的距离来进行判断。 在n维度下,两点间距离可以表示为 S = math.sqrt((x1-y1)^2+(x2-y2)^2+.+(xn-yn)^2)。

    SVM(支持向量机)

    SVM算法相比较KNN算法来说,原理上要复杂复杂的多,SVM算法基本思想是把数据转化为点,通过把点映射到n维空间上,通过n-1维的超平面 切割,找到最佳切割超平面,通过判断点在超平面的哪一边,来判断点属于哪一类字符。

    但是SVM算法的特点只能在两类中间比较,因此把字符识别运用到该算法上,还需要在比较过程中加以一个遍历算法,遍历算法可以减少大量无效计 算,遍历的场景是一个有向无环图。

    算法细节文档链接

    0x04 识别算法适用场景

    KNN与SVM的适用场景存在一定区别。

    KNN算法在运行过程上来说,并不存在学习过程,只是遍历已知分类进行距离上的判断,根据待测数据与已知分类进行比较,找出与待测距离最近的n个数据来进行匹配,因此当已分类的样本越来越多,KNN算法的运算时间会越来越长。

    SVM算法在运行过程中,是存在学习的过程的,通过对已知分类标签进行两两组合,找出每个组合的切割方程。待测数据只需要一个一个计算切割方程,根据切割方程的返回值来判断下一个执行的是哪个方程即可。0-9数字的判断,只需要执行9次方程计算即可。SVM多类分类方法

    因此如果大规模识别验证码,我建议适用SVM作为识别算法。

    0x05 实践细节注意事项

    这部分内容是我所遇到的问题。

    规则化图像

    当切割的验证码以数字呈现在文本里,他们的像素是各不相同的,需要把这些标准化,我选择标准化在27*30像素是一个经验值。此外,还需要把新图 像放置在标准化像素的正中央。

    使用SVM构建超平面方程

    SVM算法的重点是寻找切割方程,首先需要把待判断的两种元素存入到dataArr和labelArr中,通smoP方程寻找b和alphas。

    利用方程组预测——遍历dag图

    由于svm是二分类器,只能判断是或者不是,只需要使用k一1个决策函数即可得出结果,不存在误分、拒分区域;另外,由于其特殊的结构,故有一定的容错性,分类精度较一般的二叉树方法高。

    对于0123456789 共10个字符 共有45种非重复组合。利用dag只需判断9次即可找出目标。

    0x06 实践总结

    运用机器学习算法时,如果不理解实现原理,先直接套接口,总之先实现功能,不必强求对算法的彻底理解。 2. 识别算法是通用的。

    处理不同验证码,应该有不同的处理策略。

    测试发现,主要耗时发生在构建方程过程中,构建方程耗时105s,识别1s。

    图像去噪时对于大宽度的干扰线没有好的解决办法(干扰线宽度大于3像素)。 6. 图像切割在面临图像粘连时,目前无很好的处理方法。

    展开全文
  •  验证码分析,图片上有折线,验证码有数字,有英文字母大小写,分类的时候需要更多的样本,验证码的字母是彩色的,图片上有雪花等噪点,因此识别验证码难度较大   二:二值化和降噪:        三: ...

       在这篇博文中手把手教你如何去分割验证,然后进行识别。

    一:下载验证码

        

      验证码分析,图片上有折线,验证码有数字,有英文字母大小写,分类的时候需要更多的样本,验证码的字母是彩色的,图片上有雪花等噪点,因此识别改验证码难度较大

     

    二:二值化和降噪:

      

     

     

     三: 切割:

        

     

     四:分类:

        

     

     

    五:   测试识别率

                    

     

     六:总结:

      综合识别率在70%左右,对于这个识别率我觉得还是挺高的,因为这个验证码的识别难度还是很大

    代码:

    一.  下载图片:

      

    #-*-coding:utf-8-*-
    import requests
    
    def spider():
        url = "https://www.epailive.com/basic/captcha?ran=0.22070346581876787"
        for i in range(1, 101):
            print("正在下载的张数是:",i)
            with open("./1__get_image/{}.png".format(i), "wb") as f:
                f.write(requests.get(url).content)
    spider()

    二: 验证码二值化和降噪:

      

    #-*-coding:utf-8-*-
    # coding:utf-8
    import sys, os
    from PIL import Image, ImageDraw
    
    # 二值数组
    t2val = {}
    
    
    def twoValue(image, G):
        for y in range(0, image.size[1]):
            for x in range(0, image.size[0]):
                g = image.getpixel((x, y))
                if g > G:
                    t2val[(x, y)] = 1
                else:
                    t2val[(x, y)] = 0
    
    
    # 根据一个点A的RGB值,与周围的8个点的RBG值比较,设定一个值N(0 <N <8),当A的RGB值与周围8个点的RGB相等数小于N时,此点为噪点
    # G: Integer 图像二值化阀值
    # N: Integer 降噪率 0 <N <8
    # Z: Integer 降噪次数
    # 输出
    #  0:降噪成功
    #  1:降噪失败
    def clearNoise(image, N, Z):
        for i in range(0, Z):
            t2val[(0, 0)] = 1
            t2val[(image.size[0] - 1, image.size[1] - 1)] = 1
    
            for x in range(1, image.size[0] - 1):
                for y in range(1, image.size[1] - 1):
                    nearDots = 0
                    L = t2val[(x, y)]
                    if L == t2val[(x - 1, y - 1)]:
                        nearDots += 1
                    if L == t2val[(x - 1, y)]:
                        nearDots += 1
                    if L == t2val[(x - 1, y + 1)]:
                        nearDots += 1
                    if L == t2val[(x, y - 1)]:
                        nearDots += 1
                    if L == t2val[(x, y + 1)]:
                        nearDots += 1
                    if L == t2val[(x + 1, y - 1)]:
                        nearDots += 1
                    if L == t2val[(x + 1, y)]:
                        nearDots += 1
                    if L == t2val[(x + 1, y + 1)]:
                        nearDots += 1
    
                    if nearDots < N:
                        t2val[(x, y)] = 1
    
    
    def saveImage(filename, size):
        image = Image.new("1", size)
        draw = ImageDraw.Draw(image)
    
        for x in range(0, size[0]):
            for y in range(0, size[1]):
                draw.point((x, y), t2val[(x, y)])
    
        image.save(filename)
    
    for i in range(1, 101):
    
        path = "1__get_image/" + str(i) +  ".png"
        image = Image.open(path)
    
        image = image.convert('L')
        twoValue(image, 198)
        clearNoise(image, 3, 1)
        path1 = "2__erzhihua_jiangzao/" + str(i) + ".jpg"
        saveImage(path1, image.size)

     

    三:  切割验证码:

      

    #-*-coding:utf-8-*-
    
    
    from PIL import Image
    
    
    
    def smartSliceImg(img, outDir, ii,count=4, p_w=3):
        '''
        :param img:
        :param outDir:
        :param count: 图片中有多少个图片
        :param p_w: 对切割地方多少像素内进行判断
        :return:
        '''
        w, h = img.size
        pixdata = img.load()
        eachWidth = int(w / count)
        beforeX = 0
        for i in range(count):
    
            allBCount = []
            nextXOri = (i + 1) * eachWidth
    
            for x in range(nextXOri - p_w, nextXOri + p_w):
                if x >= w:
                    x = w - 1
                if x < 0:
                    x = 0
                b_count = 0
                for y in range(h):
                    if pixdata[x, y] == 0:
                        b_count += 1
                allBCount.append({'x_pos': x, 'count': b_count})
            sort = sorted(allBCount, key=lambda e: e.get('count'))
    
            nextX = sort[0]['x_pos']
            box = (beforeX, 0, nextX, h)
            img.crop(box).save(outDir + str(ii) + "_" + str(i) + ".png")
            beforeX = nextX
    
    for ii in  range(1, 101):
        path = "2__erzhihua_jiangzao/" + str(ii) + ".jpg"
        img = Image.open(path)
        outDir = '3__qiege/'
        smartSliceImg(img, outDir, ii,count=4, p_w=3)

     

    四: 训练:

        

    #-*-coding:utf-8-*-
    
    import numpy as np
    import os
    import time
    
    from PIL import Image
    from sklearn.externals import joblib
    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
    
    
    def load_dataset():
        X = []
        y = []
        for i in "23456789ABVDEFGHKMNPRSTUVWXYZ":
            target_path = "fenlei/" + i
            print(target_path)
            for title in os.listdir(target_path):
                pix = np.asarray(Image.open(os.path.join(target_path, title)).convert('L'))
                X.append(pix.reshape(25 * 30))
                y.append(target_path.split('/')[-1])
    
        X = np.asarray(X)
        y = np.asarray(y)
        return X, y
    
    def check_everyone(model):
        pre_list = []
        y_list = []
        for i in "23456789ABCDEFGHKMNPRSTUVWXYZ":
            part_path = "part/" + i
            for title in os.listdir(part_path):
                pix = np.asarray(Image.open(os.path.join(part_path, title)).convert('L'))
                pix = pix.reshape(25 * 30)
                pre_list.append(pix)
                y_list.append(part_path.split('/')[-1])
        pre_list = np.asarray(pre_list)
        y_list = np.asarray(y_list)
    
        result_list = model.predict(pre_list)
        acc = 0
        for i in result_list == y_list:
            print(result_list,y_list,)
    
            if i == np.bool(True):
                acc += 1
        print(acc, acc / len(result_list))
    
    
    X, y = load_dataset()
    knn = KNeighborsClassifier()
    knn.fit(X, y)
    joblib.dump(knn, 'yipai.model')
    check_everyone(knn)

     

    五:模型测试:

        

    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    import numpy as np
    from PIL import Image
    from sklearn.externals import joblib
    import os
    
    target_path = "1__get_image/"
    source_result = []
    for title in os.listdir(target_path):
        source_result.append(title.replace('.png',''))
    
    
    def predict(model):
        predict_result = []
        for q in range(1,101):
            pre_list = []
            y_list = []
            for i in range(0,4):
                part_path = "part1/" + str(q) + "_" + str(i) + ".png"
                # print(part_path)
                pix = np.asarray(Image.open(os.path.join(part_path)))
                pix = pix.reshape(25 * 30)
                pre_list.append(pix)
                y_list.append(part_path.split('/')[-1])
            pre_list = np.asarray(pre_list)
            y_list = np.asarray(y_list)
    
            result_list = model.predict(pre_list)
            print(result_list,q)
    
    
            predict_result.append(str(result_list[0] + result_list[1] + result_list[2] + result_list[3]))
    
        return predict_result
    
    
    model = joblib.load('yipai.model')
    predict_result = predict(model)
    # print(source_result)
    # print(predict_result)

     

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  • 已知,python 的库 pytesseract 和 image 可以去识别图形验证码但是只能是图片存储在某个路径下,然后去 open,识别如果有个图片,是这种格式data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAKAAAABGCAMAAAB8DG+...

    已知,python 的库 pytesseract 和 image 可以去识别图形验证码

    但是只能是图片存储在某个路径下,然后去 open,识别

    如果有个图片,是这种格式

    data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAKAAAABGCAMAAAB8DG+AAAAAP1BMVEUAAAA9fEB6uX1SkVVvrnIPThJPjlJ5uHwubTEcWx9TklZioWU1dDh3tno9fEA0czd3tnowbzMUUxcKSQ0xcDSd5F48AAAAAXRSTlMAQObYZgAAA0xJREFUeJzsmduO4yAMhm2qNu1Fm4u+/7uu0nDwESZAtb2IpdWMMsR8/NjGZOG000477bTTTjuty3D7h58f8x3PcIMbHe4/hNPX69XnNGx4OIUQpXG+HkKEEIJw1Y0HWbo5gNFRwDkKRjjqegSQLBemCChSQwEei0GxFzNyRABpwGPOmIIzTPHYhI/H44C7mdXKBjT4KGHwvU0upQaNuTk7YHocQnAGz6p7VY+uguV5yHB8SyfVvQaMt8dCWLOyf0FBvcUmNCCu9DmagHYFWOYDWqPWdUW+Cl7xXMJlGSGUHp0yyBVEIJVOBGH8lWbPOJ+c1xgEZUJxXCOoGDQOzG5Aq1NQe76h0X3ktYXy5a4NeKPwHGFMpzraC0dTQTABkycSo/f7HeD53AjD5XLpI0zrtgDTrpe/1PiYgpvd7zth5OsizAraSZge5fCPD1Jyoqo+NHsi4Md6AYEUWP9gyeyF70PI+ViSbc5mAXIY9iRBC9AIiCVGUa0ux2AhHOcTrQ1XDksO74D5DXqooFjfLEO79QJS44CQLsuSiRD52Sw8TOJDa5OA1TikA0kxAcDK4bz/vqfUbYSw0XlFBQWHzGFxjBS+T0rdbr2EWE0QUAqqvcx++H2pbMpxBVl0mROiraB5fZbvQVnOASY1OwILbz1Ej0+vNW7l+WzqbmFZXZDlwQDkParsaar+RwERXTWMVjGv5a+I/RKSS48zExdWaILYvJ7jKGMJJMcBkvJIoo/9saWhWSGOQVYnUPcjeTNp8Dlt5iRDYCkhZzJTP7+pSuc3EX0JxXC0P259jRCNdAcfkI9Dq9nm/td1FRMeXAWNIS2hUTw9CWlOMz5B2BT6/X5bfEBzsuoO/QIUAa/Xax2wVrve70JYtos0gqJftF25/iPf9Rr9OIAVFTNgbuL9OO+qvwgRcF+bisFWPiVAzE2p+2ZvWibAyuts4zQh/VKv38udzAihl9R5JqfIZhBHZ78iHjYrzS0GI6Brs3MFx25sfo8iQfRNzpenUz+VCdRdHVF8XWtO3yWfkavEYcVIpROxNfnY9Pn+YFnHZuD+L1MNwW8attPqtN+y8h9qv2khTCYc/PaorBvQSZLhr6PSegHdNJ6toB2D/wIAAP//DV8OoEXRcU8AAAAASUVORK5CYII=

    咋去识别呢

    展开全文
  • 自带requests方式爬取验证码,pillow做图像处理提高识别率,tesseract识别验证码
  • 我对上面的代码进行了一些小修改,同时升级为python3的代码。 还是以这张图片为例: 在以前的我们已经知道这种简单的粘连可以通过控制阈值来实现分割,这里我们使用滴水算法。 首先使用之前文章中介绍的垂直投影...
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