验证码一直是爬虫的老大难！通过此方法可识别90%的网站！不吹牛

概述 　这6个步骤中前三个步骤是基本的，4或者5可根据实际情况选择是否需要，并不一定切割验证码，识别率就会上升很多有时候还会下降

　这6个步骤中前三个步骤是基本的，4或者5可根据实际情况选择是否需要，并不一定切割验证码，识别率就会上升很多有时候还会下降

这篇博客不涉及训练字体库的内容，请自行搜索。同样也不讲解基础的语法。

用到的几个主要的python库： Pillow(python图像处理库)、OpenCV(高级图像处理库)、PyTesseract(识别库)

进群：548377875  即可获取数十套pdf哦！

去除边框

如果验证码有边框，那我们就需要去除边框，去除边框就是遍历像素点，找到四个边框上的所有点，把他们都改为白色，我这里边框是两个像素宽

注意：在用OpenCV时，图片的矩阵点是反的，就是长和宽是颠倒的

代码：

效果：

降噪

降噪是验证码处理中比较重要的一个步骤，我这里使用了点降噪和线降噪

线降噪的思路就是检测这个点相邻的四个点（图中标出的绿色点），判断这四个点中是白点的个数，如果有两个以上的白色像素点，那么就认为这个点是白色的，从而去除整个干扰线，但是这种方法是有限度的，如果干扰线特别粗就没有办法去除，只能去除细的干扰线

代码：

　点降噪的思路和线降噪的差不多，只是会针对不同的位置检测的点不一样,注释写的很清楚了

代码：

# 点降噪def interference_point(img,img_name,x = 0,y = 0): """ 9邻域框,以当前点为中心的田字框,黑点个数 :param x: :param y: :return: """ filename = './out_img/' + img_name.split('.')[0] + '-interferencePoint.jpg' # todo 判断图片的长宽度下限 cur_pixel = img[x,y]# 当前像素点的值 height,wIDth = img.shape[:2] for y in range(0,wIDth - 1): for x in range(0,height - 1): if y == 0: # 第一行 if x == 0: # 左上顶点,4邻域 # 中心点旁边3个点 sum = int(cur_pixel)  + int(img[x,y + 1])  + int(img[x + 1,y])  + int(img[x + 1,y + 1]) if sum <= 2 * 245: img[x,y] = 0 elif x == height - 1: # 右上顶点 sum = int(cur_pixel)  + int(img[x,y + 1])  + int(img[x - 1,y])  + int(img[x - 1,y] = 0 else: # 最上非顶点,6邻域 sum = int(img[x - 1,y + 1])  + int(cur_pixel)  + int(img[x,y + 1]) if sum <= 3 * 245: img[x,y] = 0 elif y == wIDth - 1: # 最下面一行 if x == 0: # 左下顶点 # 中心点旁边3个点 sum = int(cur_pixel)  + int(img[x + 1,y - 1])  + int(img[x,y - 1]) if sum <= 2 * 245: img[x,y] = 0 elif x == height - 1: # 右下顶点 sum = int(cur_pixel)  + int(img[x,y - 1])  + int(img[x - 1,y] = 0 else: # 最下非顶点,6邻域 sum = int(cur_pixel)  + int(img[x - 1,y])  + int(img[x,y - 1])  + int(img[x + 1,y - 1]) if sum <= 3 * 245: img[x,y] = 0 else: # y不在边界 if x == 0: # 左边非顶点 sum = int(img[x,y - 1])  + int(cur_pixel)  + int(img[x,y] = 0 elif x == height - 1: # 右边非顶点 sum = int(img[x,y] = 0 else: # 具备9领域条件的 sum = int(img[x - 1,y + 1])  + int(img[x,y + 1]) if sum <= 4 * 245: img[x,y] = 0 cv2.imwrite(filename,img) return img

效果：

其实到了这一步，这些字符就可以识别了，没必要进行字符切割了，现在这三种类型的验证码识别率已经达到50%以上了

字符切割

字符切割通常用于验证码中有粘连的字符，粘连的字符不好识别，所以我们需要将粘连的字符切割为单个的字符，在进行识别

字符切割的思路就是找到一个黑色的点，然后在遍历与他相邻的黑色的点，直到遍历完所有的连接起来的黑色的点，找出这些点中的最高的点、最低的点、最右边的点、最左边的点，记录下这四个点，认为这是一个字符，然后在向后遍历点，直至找到黑色的点，继续以上的步骤。最后通过每个字符的四个点进行切割

图中红色的点就是代码执行完后，标识出的每个字符的四个点，然后就会根据这四个点进行切割（图中画的有些误差，懂就好）

但是也可以看到，m2是粘连的，代码认为他是一个字符，所以我们需要对每个字符的宽度进行检测，如果他的宽度过宽，我们就认为他是两个粘连在一起的字符，并将它在从中间切割

确定每个字符的四个点代码：

def cfs(im,x_fd,y_fd): '''用队列和集合记录遍历过的像素坐标代替单纯递归以解决cfs访问过深问题 ''' # print('**********') xaxis=[] yaxis=[] visited =set() q = Queue() q.put((x_fd,y_fd)) visited.add((x_fd,y_fd)) offsets=[(1,0),(0,1),(-1,-1)]#四邻域 while not q.empty(): x,y=q.get() for xoffset,yoffset in offsets: x_neighbor,y_neighbor = x+xoffset,y+yoffset if (x_neighbor,y_neighbor) in (visited): continue # 已经访问过了 visited.add((x_neighbor,y_neighbor)) try: if im[x_neighbor,y_neighbor] == 0: xaxis.append(x_neighbor) yaxis.append(y_neighbor) q.put((x_neighbor,y_neighbor)) except IndexError: pass # print(xaxis) if (len(xaxis) == 0 | len(yaxis) == 0): xmax = x_fd + 1 xmin = x_fd ymax = y_fd + 1 ymin = y_fd else: xmax = max(xaxis) xmin = min(xaxis) ymax = max(yaxis) ymin = min(yaxis) #ymin,ymax=sort(yaxis) return ymax,ymin,xmax,xmindef detectFgPix(im,xmax): '''搜索区块起点 ''' h,w = im.shape[:2] for y_fd in range(xmax+1,w): for x_fd in range(h): if im[x_fd,y_fd] == 0: return x_fd,y_fddef CFS(im): '''切割字符位置 ''' zoneL=[]#各区块长度L列表 zoneWB=[]#各区块的X轴[起始，终点]列表 zoneHB=[]#各区块的Y轴[起始，终点]列表 xmax=0#上一区块结束黑点横坐标,这里是初始化 for i in range(10): try: x_fd,y_fd = detectFgPix(im,xmax) # print(y_fd,x_fd) xmax,xmin,ymax,ymin=cfs(im,y_fd) L = xmax - xmin H = ymax - ymin zoneL.append(L) zoneWB.append([xmin,xmax]) zoneHB.append([ymin,ymax]) except TypeError: return zoneL,zoneWB,zoneHB return zoneL,zoneHB

　分割粘连字符代码：

 # 切割的位置 im_position = CFS(im) maxL = max(im_position[0]) minL = min(im_position[0]) # 如果有粘连字符，如果一个字符的长度过长就认为是粘连字符，并从中间进行切割 if(maxL > minL + minL * 0.7): maxL_index = im_position[0].index(maxL) minL_index = im_position[0].index(minL) # 设置字符的宽度 im_position[0][maxL_index] = maxL // 2 im_position[0].insert(maxL_index + 1,maxL // 2) # 设置字符X轴[起始，终点]位置 im_position[1][maxL_index][1] = im_position[1][maxL_index][0] + maxL // 2 im_position[1].insert(maxL_index + 1,[im_position[1][maxL_index][1] + 1,im_position[1][maxL_index][1] + 1 + maxL // 2]) # 设置字符的Y轴[起始，终点]位置 im_position[2].insert(maxL_index + 1,im_position[2][maxL_index]) # 切割字符，要想切得好就得配置参数，通常 1 or 2 就可以 cutting_img(im,im_position,1,1)

　切割粘连字符代码：

def cutting_img(im,img,xoffset = 1,yoffset = 1): filename = './out_img/' + img.split('.')[0] # 识别出的字符个数 im_number = len(im_position[1]) # 切割字符 for i in range(im_number): im_start_X = im_position[1][i][0] - xoffset im_end_X = im_position[1][i][1] + xoffset im_start_Y = im_position[2][i][0] - yoffset im_end_Y = im_position[2][i][1] + yoffset cropped = im[im_start_Y:im_end_Y,im_start_X:im_end_X] cv2.imwrite(filename + '-cutting-' + str(i) + '.jpg',cropped)

效果：

识别

识别用的是typesseract库，主要识别一行字符和单个字符时的参数设置，识别中英文的参数设置，代码很简单就一行，我这里大多是filter文件的 *** 作

代码：

 # 识别验证码 cutting_img_num = 0 for file in os.Listdir('./out_img'): str_img = '' if fnmatch(file,'%s-cutting-*.jpg' % img_name.split('.')[0]): cutting_img_num += 1 for i in range(cutting_img_num): try: file = './out_img/%s-cutting-%s.jpg' % (img_name.split('.')[0],i) # 识别字符 str_img = str_img + image_to_string(Image.open(file),lang = 'eng',config='-psm 10') #单个字符是10，一行文本是7 except Exception as err: pass print('切图：%s' % cutting_img_num) print('识别为：%s' % str_img)

　最后这种粘连字符的识别率是在30%左右，而且这种只是处理两个字符粘连，如果有两个以上的字符粘连还不能识别，但是根据字符宽度判别的话也不难，有兴趣的可以试一下

无需切割字符识别的效果：

需要切割字符的识别效果：

这种只是能够识别简单验证码，复杂的验证码还要靠大家了

总结

以上是内存溢出为你收集整理的验证码一直是爬虫的老大难！通过此方法可识别90%的网站！不吹牛全部内容，希望文章能够帮你解决验证码一直是爬虫的老大难！通过此方法可识别90%的网站！不吹牛所遇到的程序开发问题。

如果觉得内存溢出网站内容还不错，欢迎将内存溢出网站推荐给程序员好友。