Python验证码识别处理实例

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Python验证码识别处理实例，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含2147字，纯文字阅读大概需要4分钟。

内容图文

二、验证
（1）原理：
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。

• 1、读取图片
• 2、图片降噪
• 3、图片切割
• 4、图像文本输出

（2）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。

• 1、获取字符矩阵
• 2、矩阵进入分类算法
• 3、输出结果

要验证的图片如下：

（3）、简单的命令：

from pytesser import * 
image = Image.open('1.jpg') # Open image object using PIL 
print image_to_string(image)  # Run tesseract.exe on image 

print image_file_to_string('fnord.tif') 

# 验证码识别，此程序只能识别数据验证码 
import Image 
import ImageEnhance 
import ImageFilter 
import sys 
from pytesser import * 
# 二值化 
threshold = 140 
table = [] 
for i in range(256): 
 if i < threshold: 
  table.append(0) 
 else: 
  table.append(1) 
 
#由于都是数字 
#对于识别成字母的 采用该表进行修正 
rep={'O':'0', 
 'I':'1','L':'1', 
 'Z':'2', 
 'S':'8' 
 }; 
 
def getverify1(name):   
 #打开图片 
 im = Image.open(name) 
 #转化到灰度图 
 imgry = im.convert('L') 
 #保存图像 
 imgry.save('g'+name) 
 #二值化，采用阈值分割法，threshold为分割点 
 out = imgry.point(table,'1') 
 out.save('b'+name) 
 #识别 
 text = image_to_string(out) 
 #识别对吗 
 text = text.strip() 
 text = text.upper();  
 for r in rep: 
  text = text.replace(r,rep[r])  
 #out.save(text+'.jpg') 
 print text 
 return text 
getverify1('1.jpg') #注意这里的图片要和此文件在同一个目录，要不就传绝对路径也行 

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的Python验证码识别处理实例全部内容，希望文章能够帮你解决Python验证码识别处理实例所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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