python验证码识别之灰度处理、二值化、降噪与tesserocr识别的示例分析

这篇文章主要介绍python验证码识别之灰度处理、二值化、降噪与tesserocr识别的示例分析，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

今天先来看看图像类，这类验证码大多是数字、字母的组合，国内也有使用汉字的。在这个基础上增加噪点、干扰线、变形、重叠、不同字体颜色等方法来增加识别难度。

相应的，验证码识别大体可以分为下面几个步骤：

1. 灰度处理

2. 增加对比度(可选)

3. 二值化

4. 降噪

5. 倾斜校正分割字符

6. 建立训练库

7. 识别

由于是实验性质的，文中用到的验证码均为程序生成而不是批量下载真实的网站验证码，这样做的好处就是可以有大量的知道明确结果的数据集。

当需要真实环境下需要获取数据时，可以使用结合各个大码平台来建立数据集进行训练。

生成验证码这里我使用Claptcha （本地下载）这个库，当然Captcha（本地下载）这个库也是个不错的选择。

为了生成最简单的纯数字、无干扰的验证码，首先需要将claptcha.py的285行_drawLine做一些修改，我直接让这个函数返回None，然后开始生成验证码：

from claptcha import Claptcha

c = Claptcha("8069","/usr/share/fonts/truetype/freefont/FreeMono.ttf")
t,_ = c.write('1.png')

这里需要注意ubuntu的字体路径，也可以在网上下载其他字体使用。生成验证码如下：

可以看出，验证码有形变。对于这类最简单的验证码，可以直接使用谷歌开源的tesserocr来识别。

首先安装：

apt-get install tesseract-ocr libtesseract-dev libleptonica-dev
pip install tesserocr

然后开始识别：

from PIL import Image
import tesserocr

p1 = Image.open('1.png')
tesserocr.image_to_text(p1)

'8069\n\n'

可以看出，对于这种简单的验证码，基本什么都不做识别率就已经很高了。有兴趣的小伙伴可以用更多的数据来测试，这里我就不展开了。

接下来，在验证码背景添加噪点来看看：

c = Claptcha("8069","/usr/share/fonts/truetype/freefont/FreeMono.ttf",noise=0.4)
t,_ = c.write('2.png')

生成验证码如下：

识别：

p2 = Image.open('2.png')
tesserocr.image_to_text(p2)
'8069\n\n'

效果还可以。接下来生成一个字母数字组合的：

c2 = Claptcha("A4oO0zZ2","/usr/share/fonts/truetype/freefont/FreeMono.ttf")
t,_ = c2.write('3.png')

生成验证码如下：

第3个为小写字母o，第4个为大写字母O，第5个为数字0，第6个为小写字母z，第7个为大写字母Z，最后一个是数字2。人眼已经跪了有木有！但现在一般验证码对大小写是不做严格区分的，看自动识别什么样吧：

p3 = Image.open('3.png')
tesserocr.image_to_text(p3)
'AMOOZW\n\n'

人眼都跪的计算机当然也废了。但是，对于一些干扰小、形变不严重的，使用tesserocr还是十分简单方便的。然后将修改的claptcha.py的285行_drawLine还原，看添加干扰线的情况。

p4 = Image.open('4.png')
tesserocr.image_to_text(p4)
''

加了条干扰线就完全识别不出来了，那么有没有什么办法去除干扰线呢？

虽然图片看上去是黑白的，但还需要进行灰度处理，否则使用load()函数得到的是某个像素点的RGB元组而不是单一值了。处理如下：

def binarizing(img,threshold):
 """传入image对象进行灰度、二值处理"""
 img = img.convert("L") # 转灰度
 pixdata = img.load()
 w, h = img.size
 # 遍历所有像素，大于阈值的为黑色
 for y in range(h):
  for x in range(w):
   if pixdata[x, y] < threshold:
    pixdata[x, y] = 0
   else:
    pixdata[x, y] = 255
 return img

处理后的图片如下：

可以看出处理后图片锐化了很多，接下来尝试去除干扰线，常见的4邻域、8邻域算法。所谓的X邻域算法，可以参考手机九宫格输入法，按键5为要判断的像素点，4邻域就是判断上下左右，8邻域就是判断周围8个像素点。如果这4或8个点中255的个数大于某个阈值则判断这个点为噪音，阈值可以根据实际情况修改。

def depoint(img):
 """传入二值化后的图片进行降噪"""
 pixdata = img.load()
 w,h = img.size
 for y in range(1,h-1):
  for x in range(1,w-1):
   count = 0
   if pixdata[x,y-1] > 245:#上
    count = count + 1
   if pixdata[x,y+1] > 245:#下
    count = count + 1
   if pixdata[x-1,y] > 245:#左
    count = count + 1
   if pixdata[x+1,y] > 245:#右
    count = count + 1
   if pixdata[x-1,y-1] > 245:#左上
    count = count + 1
   if pixdata[x-1,y+1] > 245:#左下
    count = count + 1
   if pixdata[x+1,y-1] > 245:#右上
    count = count + 1
   if pixdata[x+1,y+1] > 245:#右下
    count = count + 1
   if count > 4:
    pixdata[x,y] = 255
 return img

处理后的图片如下：

好像……根本没卵用啊？！确实是这样的，因为示例中的图片干扰线的宽度和数字是一样的。对于干扰线和数据像素不同的，比如Captcha生成的验证码：

从左到右依次是原图、二值化、去除干扰线的情况，总体降噪的效果还是比较明显的。另外降噪可以多次执行，比如我对上面的降噪后结果再进行依次降噪，可以得到下面的效果：

再进行识别得到了结果：

p7 = Image.open('7.png')
tesserocr.image_to_text(p7)
'8069 ,,\n\n'

另外，从图片来看，实际数据颜色明显和噪点干扰线不同，根据这一点可以直接把噪点全部去除，这里就不展开说了。

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