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Python+Pillow+Pytesseract实现验证码识别_python_

2023-05-26 334人已围观

简介 Python+Pillow+Pytesseract实现验证码识别_python_

一、环境配置

需要 pillow 和 pytesseract 这两个库，pip install 安装就好了。

pip install pillow -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com pip install pytesseract -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

安装好Tesseract-OCR.exe

pytesseract 库的配置：搜索找到pytesseract.py，打开该.py文件，找到 tesseract_cmd，改变它的值为刚才安装 tesseract.exe 的路径。

二、验证码识别

识别验证码，需要先对图像进行预处理，去除会影响识别准确度的线条或噪点，提高识别准确度。

实例1

import cv2 as cv import pytesseract from PIL import Image def recognize_text(image):     # 边缘保留滤波  去噪     dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, sp=10, sr=150)     # 灰度图像     gray = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_BGR2GRAY)     # 二值化     ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)     # 形态学操作   腐蚀  膨胀     erode = cv.erode(binary, None, iterations=2)     dilate = cv.dilate(erode, None, iterations=1)     cv.imshow('dilate', dilate)     # 逻辑运算  让背景为白色  字体为黑  便于识别     cv.bitwise_not(dilate, dilate)     cv.imshow('binary-image', dilate)     # 识别     test_message = Image.fromarray(dilate)     text = pytesseract.image_to_string(test_message)     print(f'识别结果：{text}') src = cv.imread(r'./test/044.png') cv.imshow('input image', src) recognize_text(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()

运行效果如下：

识别结果：3n3D
Process finished with exit code 0

实例2

import cv2 as cv import pytesseract from PIL import Image def recognize_text(image):     # 边缘保留滤波  去噪     blur =cv.pyrMeanShiftFiltering(image, sp=8, sr=60)     cv.imshow('dst', blur)     # 灰度图像     gray = cv.cvtColor(blur, cv.COLOR_BGR2GRAY)     # 二值化     ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)     print(f'二值化自适应阈值：{ret}')     cv.imshow('binary', binary)     # 形态学操作  获取结构元素  开操作     kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 2))     bin1 = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_OPEN, kernel)     cv.imshow('bin1', bin1)     kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_OPEN, (2, 3))     bin2 = cv.morphologyEx(bin1, cv.MORPH_OPEN, kernel)     cv.imshow('bin2', bin2)     # 逻辑运算  让背景为白色  字体为黑  便于识别     cv.bitwise_not(bin2, bin2)     cv.imshow('binary-image', bin2)     # 识别     test_message = Image.fromarray(bin2)     text = pytesseract.image_to_string(test_message)     print(f'识别结果：{text}') src = cv.imread(r'./test/045.png') cv.imshow('input image', src) recognize_text(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()

运行效果如下：

二值化自适应阈值：181.0
识别结果：8A62N1
Process finished with exit code 0

实例3

import cv2 as cv import pytesseract from PIL import Image def recognize_text(image):     # 边缘保留滤波  去噪     blur = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, sp=8, sr=60)     cv.imshow('dst', blur)     # 灰度图像     gray = cv.cvtColor(blur, cv.COLOR_BGR2GRAY)     # 二值化  设置阈值  自适应阈值的话 黄色的4会提取不出来     ret, binary = cv.threshold(gray, 185, 255, cv.THRESH_BINARY_INV)     print(f'二值化设置的阈值：{ret}')     cv.imshow('binary', binary)     # 逻辑运算  让背景为白色  字体为黑  便于识别     cv.bitwise_not(binary, binary)     cv.imshow('bg_image', binary)     # 识别     test_message = Image.fromarray(binary)     text = pytesseract.image_to_string(test_message)     print(f'识别结果：{text}') src = cv.imread(r'./test/045.jpg') cv.imshow('input image', src) recognize_text(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()

运行效果如下：