hmoban python如何获取验证码图片
首先导入一些用到的库：re、Image、pytesseract、selenium、time。
import re # 用于正则 from PIL import Image # 用于打开图片和对图片处理 import pytesseract # 用于图片转文字 from selenium import webdriver # 用于打开网站 import time # 代码运行停顿
首先需要获取验证码图片，才能进一步识别。
创建类，定义webdriver和find_element_by_selector方法，用来打开网页和定位验证码图片的元素。
class VerificationCode: def __init__(self): self.driver = webdriver.Firefox() self.find_element = self.driver.find_element_by_css_selector
然后打开浏览器截取验证码图片
def get_pictures(self):
self.driver.get('http://123.255.123.3') # 打开登陆页面
self.driver.save_screenshot('pictures.png') # 全屏截图
page_snap_obj = Image.open('pictures.png')
img = self.find_element('#pic') # 验证码元素位置
time.sleep(1)
location = img.location
size = img.size # 获取验证码的大小参数
left = location['x']
top = location['y']
right = left + size['width']
bottom = top + size['height']
image_obj = page_snap_obj.crop((left, top, right, bottom)) # 按照验证码的长宽，切割验证码
image_obj.show() # 打开切割后的完整验证码
self.driver.close() # 处理完验证码后关闭浏览器
return image_obj
未处理前的验证码图片如下：
未处理的验证码图片，对于python来说识别率较低，仔细看可以发现图片里有很对五颜六色扰乱识别的点，非常影响识别率。
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下面对获取的验证码进行处理。
首先用convert把图片转成黑白色。设置threshold阈值，超过阈值的为黑色。
def processing_image(self):
image_obj = self.get_pictures() # 获取验证码
img = image_obj.convert("L") # 转灰度
pixdata = img.load()
w, h = img.size
threshold = 160 # 该阈值不适合所有验证码，具体阈值请根据验证码情况设置
# 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
经过灰度处理后的图片：
然后删除一些扰乱识别的像素点。
def delete_spot(self): images = self.processing_image() data = images.getdata() w, h = images.size black_point = 0 for x in range(1, w - 1): for y in range(1, h - 1): mid_pixel = data[w * y + x] # 中央像素点像素值 if mid_pixel < 50: # 找出上下左右四个方向像素点像素值 top_pixel = data[w * (y - 1) + x] left_pixel = data[w * y + (x - 1)] down_pixel = data[w * (y + 1) + x] right_pixel = data[w * y + (x + 1)] # 判断上下左右的黑色像素点总个数 if top_pixel < 10: black_point += 1 if left_pixel < 10: black_point += 1 if down_pixel < 10: black_point += 1 if right_pixel < 10: black_point += 1 if black_point < 1: images.putpixel((x, y), 255) black_point = 0 # images.show() return images
经过去除噪点处理后的图片：
最后把处理后的图片转成文字。
先设置pytesseract的路径，因为默认路径是错的，然后转换图片为文字，由于个别图片中识别会出现处理遗漏，会被识别成空格或则点或则分号什么的，所以增加了一个去除验证码中特殊字符的处理。
def image_str(self): image = self.delete_spot() pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:Program FilesTesseract-OCR esseract.exe" # 设置pyteseract路径 result = pytesseract.image_to_string(image) # 图片转文字 resultj = re.sub(u"([^u4e00-u9fa5u0030-u0039u0041-u005au0061-u007a])", "", result) #去除识别出来的特殊字符 result_four = resultj[0:4] # 只获取前4个字符 # print(resultj) # 打印识别的验证码 return result_four
完整代码如下：
import re # 用于正则
from PIL import Image # 用于打开图片和对图片处理
import pytesseract # 用于图片转文字
from selenium import webdriver # 用于打开网站
import time # 代码运行停顿
class VerificationCode:
def __init__(self):
self.driver = webdriver.Firefox()
self.find_element = self.driver.find_element_by_css_selector
def get_pictures(self):
self.driver.get('http://123.255.123.3') # 打开登陆页面
self.driver.save_screenshot('pictures.png') # 全屏截图
page_snap_obj = Image.open('pictures.png')
img = self.find_element('#pic') # 验证码元素位置
time.sleep(1)
location = img.location
size = img.size # 获取验证码的大小参数
left = location['x']
top = location['y']
right = left + size['width']
bottom = top + size['height']
image_obj = page_snap_obj.crop((left, top, right, bottom)) # 按照验证码的长宽，切割验证码
image_obj.show() # 打开切割后的完整验证码
self.driver.close() # 处理完验证码后关闭浏览器
return image_obj
def processing_image(self):
image_obj = self.get_pictures() # 获取验证码
img = image_obj.convert("L") # 转灰度
pixdata = img.load()
w, h = img.size
threshold = 160
# 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
def delete_spot(self):
images = self.processing_image()
data = images.getdata()
w, h = images.size
black_point = 0
for x in range(1, w - 1):
for y in range(1, h - 1):
mid_pixel = data[w * y + x] # 中央像素点像素值
if mid_pixel < 50: # 找出上下左右四个方向像素点像素值
top_pixel = data[w * (y - 1) + x]
left_pixel = data[w * y + (x - 1)]
down_pixel = data[w * (y + 1) + x]
right_pixel = data[w * y + (x + 1)]
# 判断上下左右的黑色像素点总个数
if top_pixel < 10:
black_point += 1
if left_pixel < 10:
black_point += 1
if down_pixel < 10:
black_point += 1
if right_pixel < 10:
black_point += 1
if black_point < 1:
images.putpixel((x, y), 255)
black_point = 0
# images.show()
return images
def image_str(self):
image = self.delete_spot()
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:Program FilesTesseract-OCR esseract.exe"
# 设置pyteseract路径
result = pytesseract.image_to_string(image) # 图片转文字
resultj = re.sub(u"([^u4e00-u9fa5u0030-u0039u0041-u005au0061-u007a])", "", result)
# 去除识别出来的特殊字符
result_four = resultj[0:4] # 只获取前4个字符
# print(resultj) # 打印识别的验证码
return result_four
if __name__ == '__main__':
a = VerificationCode()
a.image_str()
来源：PY学习网：原文地址：https://www.py.cn/article.html