Python实现基于PIL和tesseract的验证码识别功能示例

  时间:2018-07-11
这篇文章主要介绍了Python实现基于PIL和tesseract的验证码识别功能,结合实例形式分析了Python使用PIL与tesseract进行验证码识别操作的具体技巧与相关注意事项,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python实现基于PIL和tesseract的验证码识别功能。分享给大家供大家参考,具体如下:

之前搞这个搞了一段时间,后面遇到了点小麻烦,导致识别率太低了,最多也就百分之20的样子。心灰意冷,弃了一段时间。上次在论坛看到一篇大牛的关于PIL对图片各种处理各种算法的博突然又想起了这个,又随便搞了下,大大提高了识别率啊。先给代码:

原图:

im = Image.open("C:UsersAdministratorDesktoppython\3.png")
#调色
enhancer = ImageEnhance.Contrast(im)
im = enhancer.enhance(2)
#把图片调成只有黑白两个颜色,处理后每个像素色用8位表示
im = im.convert('1')
im.show() #测试查看

经过上面处理后:

现在到了关键的一步,这图上好多好多小黑点,要一个一个全部去除我估计我代码写到吐血都写不出来。但是要去除一部分还是可以的。

xsize, ysize = im.size #长、宽
#对照片里的所有像素点:如果像素色不是白色并且右边的一个像素点像素色是白色(RGB(255,255,255))或者像素色不是白色并且下方的一个像素点是白色的,统一变成白色
for i in range(ysize-1):
  for j in range(xsize-1):
    if (im.getpixel((j, i)) !=255&im.getpixel((j+1,i))==255):
      im.putpixel((j,i),255);
    if(im.getpixel((j,i)) != 255&im.getpixel((j,i+1))==255):
      im.putpixel((j, i), 255);
im.show(); #再看看效果

处理完之后:

之前那些黑色的小点点已经去的差不多了,但是这样也是有代价的啊- - 把图片里面的字的一些像素色也去掉了一些,现在拿这张图片去用tesseract识别的话其实对于tesseract来说跟之前那张没有去小黑点的图片识别难度差不了多少,然后后面又想了个办法补救了一下:

#把上面我们变成白色的小黑点给他补一点回来- -
for i in range(ysize - 1):
  for j in range(xsize - 1):
    if (im.getpixel((j, i))!=255&im.getpixel((j+1,i)) !=255):
      im.putpixel((j, i), 0);
    if (im.getpixel((j, i))!=255&im.getpixel((j,i+1)) !=255):
      im.putpixel((j, i), 0);
im.show(); #再看看效果

处理完之后:

比上面的图清晰了蛮多。这个时候再去对照下刚开始的那种图的话,对识别程序来说清楚了不止是一点点啊。

不过尽管如此,识别率还是不怎么样,我估计也就百分之50左右的识别率,还是太低了,可能是因为我去掉了一些关键的像素点的色,因为我也不知道tesseract具体的对比库是怎么样的,所以估计我又要弃了。有想过再继续对图片切割旋转,甚至还想过找人工智能的朋友给我拿去训练训练,不过那样还是偏离我本意了,而且我也不是很喜欢搞学术的东西。不管怎么样我这个感觉还是有点用的,说不定拿去做一下切割识别率大大提高也是有可能的。

最后如果有大牛偶然看到我这篇博的话还望不吝赐教。

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

原文地址:http://www.manongjc.com/article/3264.html