Python OCR识别图片验证码（二）

水深无声 2022-06-15 09:58 247阅读 0赞

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操作系统：Windows  
Python：3.5  
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[上节讲到验证码的简单识别][Link 1]

但对于一些复杂的验证码，我们需要做一些简单的图片处理才能识别。

例如，我要识别这些验证码：  
![这里写图片描述][SouthEast]

设计思路：首先将图片变灰，然后转为RGBA，即四个通道，每个通道代表每种颜色，这个涉及到图片处理的一些基础知识。这个可以研究一下opencv。这个比较有意义。然后判断通道的颜色来转换成黑白色彩。便于OCR识别。

from PIL import Image
    from PIL import ImageEnhance
    from PIL import ImageFilter  
    import sys
    import os  
    import pytesseract
    from pyocr import tesseract
    import time
    
    def eachFile(filepath):
    	pathDir =  os.listdir(filepath)
    	for allDir in pathDir:
    		child = os.path.join('%s%s' % (filepath, allDir))
    		if "jpg" in child:
    			jpgList.append(child)
    
    def OutCode(code):
    	file=open(SettingFile+"data.txt",'w')
    	file.write(code)
    	file.close()
    	print (code)
    
    # 黑白反色，白色替换  
    # 此处N直接为255  
    # 小于N的 被替换成黑色  
    # 大于等于N的 被替换成白色，255代表白色，0代表黑色
    if __name__=='__main__':
    	while 1:
    		SettingFile="D:\\"
    		jpgList=[]
    		eachFile(SettingFile)
    		for i in jpgList:
    			try:
    				im = Image.open(i)
    				im=im.convert('L')#图片转换为灰色图像
    				im=im.convert('RGBA')#图片转换成RGBA模式
    				pixdata = im.load()
    
    				for y in range(im.size[1]):
    					for x in range(im.size[0]):
    					#循环图像里的每一个像素。每个像素为一个长度为4的列表。因为图片转换成RGBA模式，所以列表长度为4，A就是透明度
    							if pixdata[x,y][0]>170 and pixdata[x,y][1]>170 and pixdata[x,y][2]>170 and pixdata[x,y][3]>170:
    								pixdata[x,y]=(255, 255, 255, 0)
    							else:  
    								pixdata[x,y]=(0, 0, 0, 0)
    								
    				im.save("asa.png")
    				#下面code与注释的code实现的功能一样
    				#code=pytesseract.image_to_string(im)
    				code=tesseract.image_to_string(im)
    				OutCode(code)
    				os.remove(i)
    			except Exception as e:
    				code="Unrecognized"
    				OutCode(code)
    				os.remove(i)
    		time.sleep(5)

这里我设计一个死循环，每隔五秒检测d盘下的jpg文件，然后输出识别后的结果。测试结果：  
![这里写图片描述][SouthEast 1]

如图所示：asa.png为处理后的图片。然后给OCR识别。  
（建议将图片改为png格式）  
当然，这个OCR识别永远都是有一定的准确率。这个是无法改变的。

[Link 1]: http://blog.csdn.net/huangzhang_123/article/details/66973854
[SouthEast]: /images/20220615/23a08dc2620243698e905e5fbb7d5d38.png
[SouthEast 1]: /images/20220615/3e1b6104fd5247cb85489f31ecbf0f70.png