最近在导入某站数据（正派需求），看到他们的登录需求验证码，
本来并不想折腾的，可是Cookie有效期只有一天。
现已收到了几次夜间报警推送之后，真实忍不住。
得嘞，仍是得研讨下模拟登录。
所以，秃头了两个小时gang出来了。
预警
- 二值化、一般降噪、8邻域降噪
- tesseract、tesserocr、PIL
假如都了解这些东西，这文章就不必看了，直接跳到参考文献咯。
开端搞事
批量下载验证码图片
import shutil import requests from loguru import logger for i in range(100): url = 'http://xxxx/create/validate/image' response = requests.get(url, stream=True) with open(f'./imgs/{i}.png', 'wb') as out_file: response.raw.decode_content = True shutil.copyfileobj(response.raw, out_file) logger.info(f"download {i}.png successfully.") del response
第一步，直接上辨认代码看看效果。
from PIL import Image
import tesserocr
img = Image.open("./imgs/98.png")
img.show()
img_l = img.convert("L")# 灰阶图
img_l.show()
verify_code1 = tesserocr.image_to_text(img)
verify_code2 = tesserocr.image_to_text(img_l)
print(f"verify_code1:{verify_code1}")
print(f"verify_code2:{verify_code2}")
毫无疑问，无论是原图仍是灰阶图，一无所有。
折腾降噪、去烦扰
Python图片验证码降噪 - 8邻域降噪
第一个找到有用的文章是这个，没记错的话几年前也看到过。
def noise_remove_pil(image_name, k):
"""
8邻域降噪
Args:
image_name: 图片文件命名
k: 判别阈值
Returns:
"""
def calculate_noise_count(img_obj, w, h):
"""
核算邻域非白色的个数
Args:
img_obj: img obj
w: width
h: height
Returns:
count (int)
"""
count = 0
width, height = img_obj.size
for _w_ in [w - 1, w, w + 1]:
for _h_ in [h - 1, h, h + 1]:
if _w_ > width - 1:
continue
if _h_ > height - 1:
continue
if _w_ == w and _h_ == h:
continue
if img_obj.getpixel((_w_, _h_)) < 230: # 这儿由所以灰度图像，设置小于230为非白色
count += 1
return count
img = Image.open(image_name)
# 灰度
gray_img = img.convert('L')
w, h = gray_img.size
for _w in range(w):
for _h in range(h):
if _w == 0 or _h == 0:
gray_img.putpixel((_w, _h), 255)
continue
# 核算邻域非白色的个数
pixel = gray_img.getpixel((_w, _h))
if pixel == 255:
continue
if calculate_noise_count(gray_img, _w, _h) < k:
gray_img.putpixel((_w, _h), 255)
return gray_img
if __name__ == '__main__':
image = noise_remove_pil("./imgs/1.png", 4)
image.show()
跑起来看下效果。
啧啧啧，很是可以。
不过扔过去辨认...
仍旧不太行。
研读了一下代码，有了思路。
新思路
这边的烦扰线是从某个点发出来的赤色线条，
其实我只需求把赤色的像素点都干掉，这个线条也会被去掉。
from PIL import Image
import tesserocr
img = Image.open("./imgs/98.png")
img.show()
# 尝试去掉红像素点
w, h = img.size
for _w in range(w):
for _h in range(h):
o_pixel = img.getpixel((_w, _h))
if o_pixel == (255, 0, 0):
img.putpixel((_w, _h), (255, 255, 255))
img.show()
img_l = img.convert("L")
# img_l.show()
verify_code1 = tesserocr.image_to_text(img)
verify_code2 = tesserocr.image_to_text(img_l)
print(f"verify_code1:{verify_code1}")
print(f"verify_code2:{verify_code2}")
看起来OK，上面还有零散的蓝色像素掉，也可以用相同的方法一同去掉。
甚至OCR都直接出效果了。
好了，完毕撒花。
不过，后边发现，有些赤色线段和蓝色点，是和验证码重合的。
这个时候，假如直接填成白色，就容易把字母切开，导致辨认效果变差。
Python图片验证码降噪 - 8邻域降噪
想起这个文章的做法，所以改进了一下：
其时点是赤色或许蓝色，判别周围点是不是逾越两个像素点是黑色。
是，填充为黑色。
否，填充成白色。
最终完好代码：
from PIL import Image
import tesserocr
from loguru import logger
class VerfyCodeOCR():
def __init__(self) -> None:
pass
def ocr(self, img):
""" 验证码OCR
Args:
img (img): imgObject/imgPath
Returns:
[string]: 辨认结果
"""
img_obj = Image.open(img) if type(img) == str else img
self._remove_pil(img_obj)
verify_code = tesserocr.image_to_text(img_obj)
return verify_code.replace("\n", "").strip()
def _get_p_black_count(self, img: Image, _w: int, _h: int):
""" 获取其时位置周围像素点中黑色元素的个数
Args:
img (img): 图像信息
_w (int): w坐标
_h (int): h坐标
Returns:
int: 个数
"""
w, h = img.size
p_round_items = []
# 逾越了横纵坐标
if _w == 0 or _w == w-1 or 0 == _h or _h == h-1:
return 0
p_round_items = [img.getpixel(
(_w, _h-1)), img.getpixel((_w, _h+1)), img.getpixel((_w-1, _h)), img.getpixel((_w+1, _h))]
p_black_count = 0
for p_item in p_round_items:
if p_item == (0, 0, 0):
p_black_count = p_black_count+1
return p_black_count
def _remove_pil(self, img: Image):
"""收拾烦扰辨认的线条和噪点
Args:
img (img): 图像目标
Returns:
[img]: 被收拾过的图像目标
"""
w, h = img.size
for _w in range(w):
for _h in range(h):
o_pixel = img.getpixel((_w, _h))
# 其时像素点是赤色(线段) 或许 绿色（噪点）
if o_pixel == (255, 0, 0) or o_pixel == (0, 0, 255):
# 周围黑色数量大于2，则把其时像素点填成黑色；否则用白色掩盖
p_black_count = self._get_p_black_count(img, _w, _h)
if p_black_count >= 2:
img.putpixel((_w, _h), (0, 0, 0))
else:
img.putpixel((_w, _h), (255, 255, 255))
logger.info(f"_remove_pil finish.")
# img.show()
return img
if __name__ == '__main__':
verfyCodeOCR = VerfyCodeOCR()
img_path = "./imgs/51.png"
img= Image.open(img_path)
img.show()
ocr_result = verfyCodeOCR.ocr(img)
img.show()
logger.info(ocr_result)
?
总结：
- 辨认率大概是80%左右，部分连起来的字符会被辨认过错，需求切开字符后单独辨认
- 降噪算法只适用于其时图片，其他场景需求自行适配