python图形验证码模块tesserocr

ocr图片识别通常可以利用tesserocr模块，将图片中内容识别出来并转换为text并输出

Tesserocr是python的一个OCR识别库，是对tesseract做的一层python APT封装。在安装Tesserocr前，需要先安装tesseract

tessrtact文件：

https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/

python安装tessocr: 下载对应的.whl文件安装（这个包pip方式容易出错）

tesseract 与对应的tesserocr:

https://github.com/simonflueckiger/tesserocr-windows_build/releases

实现代码如下：

from PIL import Image

import tesserocr

#tesserocr识别图片的2种方法

img = Image.open("code.jpg")

verify_code1 = tesserocr.image_to_text(img)

#print(verify_code1)

verify_code2 = tesserocr.file_to_text("code.jpg")

#print(verify_code2)

但是，当图片中干扰部分较多，如验证码内多余的线条干扰图片的识别，识别后的内容不是很准确，就需要做一下处理，如转灰度，二值化操作。

可以利用Image对象的convert()方法，传入“L”，将图片转为灰度图像；传入1则对图像进行二值处理（默认阈值127）

原验证码：

img = Image.open("code.jpg")

img_L = img.convert("L")

img_L.show()

也可以自己设置阈值

threshold = 100 #设置二值的阈值100

table = []

for i in range(256):

if i < threshold:

table.append(0)

else:

table.append(1)

#point()返回给定查找表对应的图像像素值的拷贝，变量table为图像的每个通道设置256个值，为输出图像指定一个新的模式，模式为“L”和“P”的图像进一步转换为模式为“1”的图像

image = img_L.point(table, "1")

image.show()

img_1 = tesserocr.image_to_text(image)

print(img_1)

>>5SA6

操作系统：Win10 1709 X64

python版本：3.6.5

依赖模块：PIL、tesserocr。

　　需要说明的是，在windows系统上PowerShell通过PIP3 install tesserocr安装验证码识别模块时，需要先安装Tesseract （一款由HP实验室开发由Google维护的开源OCR（Optical Character Recognition , 光学字符识别）引擎，与Microsoft Office Document Imaging（MODI）相比，我们可以不断的训练的库，使图像转换文本的能力不断增强。）可执行文件。

　　以中国知网的注册页面为例，我们常被要求输入这类简单的字母组成，背景含很多杂线的验证码，如下图所示：

我们对验证码另存为到本地代码所在目录，取名：test.png.

下图是直接用对应模块识别的代码示例：

　　原始图片尺寸较小，极少情况下如果无法正常识别，可以借助图片处理工具PIL模块进行图片等比例放大后保存。此例中直接运行上述代码，结果为“VHIHI”，即使是肉眼可见较为清晰的验证码，如果图片未经处理直接交由tesserocr解析，也可能识别率很低。

　　通常情况下，我们还需要做些额外的图片处理，如转灰度图，二值化等。

利用Image对应的convert()方法传参L，即可将图片转为灰度图。

image=image.convert('L')

image.show()

传入1即可完成二值化，如下：

image=image.convert('1')

image.show()

当然我们更多时候需要根据图片的实际情况指定二值化的阈值，比如我们将阈值设定为80，先转灰度图，再二值化，代码如下：

import tesserocr
from PIL import Image
image=Image.open('test.png')
image=image.convert("L")
threshold=80
table=[]
for i in range(256):
    if i <threshold:
        table.append(0)
    else:
        table.append(1)
image=image.point(table,'1')
image.show()
print(tesserocr.image_to_text(image))

观察到处理后图片如右：

　　尽管图片已经转为灰度图，且过滤了大部分杂线，但是图片关键像素丢失严重，识别结果自然也不尽如人意，结果：“VH.”。

此时我们根据图片的实际情况，人为调整程序中预设的阈值到130，再观察：

,这次的图片转换效果显著，我们再次查看识别结果，“VHRU”，与肉眼观察到的别无二致，合乎要求。

可见验证码的识别除了用好识别模块，还需要在必要时引入PIL（图片处理模块）进行图片预处理，预处理过程中的阈值等设定也存有技巧，不同的参数设定，会完全影响最终的识别率。

　　现实中很多网站的验证码要远比例子中的来得复杂，尤其是12306购票网站的验证码，使行为验证码开始高速发展，肉眼分辨起来都异常困难，这就要求我们对验证码的识别技术要不断提升，才能突破网站逐步升级的反爬虫机制。