Python爬虫入门教程 55-100 python爬虫高级技术之验证码篇

验证码探究

如果你是一个数据挖掘爱好者，那么验证码是你避免不过去的一个天坑，和各种验证码斗争，必然是你成长的一条道路，接下来的几篇文章，我会尽量的找到各种验证码，并且去尝试解决掉它，中间有些技术甚至我都没有见过，来吧，一起Coding吧

数字+字母的验证码

我随便在百度图片搜索了一个验证码，如下

今天要做的是验证码识别中最简单的一种办法，采用pytesseract解决，它属于Python当中比较简单的OCR识别库

库的安装

使用pytesseract之前，你需要通过pip 安装一下对应的模块，需要两个

pytesseract库还有图像处理的pillow库了

pip install pytesseract

pip install pillow

如果你安装了这两个库之后，编写一个识别代码，一般情况下会报下面这个错误

pytesseract.pytesseract.TesseractNotFoundError: tesseract is not installed or it's not in your path

这是由于你还缺少一部分内容

安装一个Tesseract-OCR软件。这个软件是由Google维护的开源的OCR软件。

下载地址 > https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki

中文包的下载地址 > https://github.com/tesseract-ocr/tessdata

选择你需要的版本进行下载即可

pillow库的基本操作

命令	释义
open()	打开一个图片 from PIL import Image im = Image.open("1.png") im.show()
save()	保存文件
convert()	convert() 是图像实例对象的一个方法，接受一个 mode 参数，用以指定一种色彩模式，mode 的取值可以是如下几种： · 1 (1-bit pixels, black and white, stored with one pixel per byte) · L (8-bit pixels, black and white) · P (8-bit pixels, mapped to any other mode using a colour palette) · RGB (3x8-bit pixels, true colour) · RGBA (4x8-bit pixels, true colour with transparency mask) · CMYK (4x8-bit pixels, colour separation) · YCbCr (3x8-bit pixels, colour video format) · I (32-bit signed integer pixels) · F (32-bit floating point pixels)

Filter

from PIL import Image, ImageFilter

im = Image.open(‘1.png’)

# 高斯模糊

im.filter(ImageFilter.GaussianBlur)

# 普通模糊

im.filter(ImageFilter.BLUR)

# 边缘增强

im.filter(ImageFilter.EDGE_ENHANCE)

# 找到边缘

im.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)

# 浮雕

im.filter(ImageFilter.EMBOSS)

# 轮廓

im.filter(ImageFilter.CONTOUR)

# 锐化

im.filter(ImageFilter.SHARPEN)

# 平滑

im.filter(ImageFilter.SMOOTH)

# 细节

im.filter(ImageFilter.DETAIL)

Format

format属性定义了图像的格式，如果图像不是从文件打开的，那么该属性值为None；

size属性是一个tuple，表示图像的宽和高（单位为像素）；

mode属性为表示图像的模式，常用的模式为：L为灰度图，RGB为真彩色，CMYK为pre-press图像。如果文件不能打开，则抛出IOError异常。

这个地方可以参照一篇博客，写的不错 > https://www.cnblogs.com/mapu/p/8341108.html

验证码识别

注意安装完毕，如果还是报错，请找到模块 pytesseract.py 这个文件，对这个文件进行编辑

一般这个文件在 C:\Program Files\Python36\Lib\site-packages\pytesseract\pytesseract.py 位置

文件中 tesseract_cmd = 'tesseract' 改为自己的地址

例如： tesseract_cmd = 'C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

如果报下面的BUG，请注意

Error opening data file \Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata/chi_sim.traineddata Please make sure the TESSDATA_PREFIX environment variable

解决办法也比较容易，按照它的提示，表示缺失了 TESSDATA_PREFIX 这个环境变量。你只需要在系统环境变量中添加一条即可

将 TESSDATA_PREFIX=C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR 添加环境变量

重启IDE或者重新CMD，然后继续运行代码，这个地方注意需要用管理员运行你的py脚本

步骤分为

打开图片 Image.open()
pytesseract识别图片

import pytesseract

from PIL import Image

def main():

    image = Image.open("1.jpg")

    text = pytesseract.image_to_string(image,lang="chi_sim")

    print(text)

if __name__ == '__main__':

    main()

测试英文，数字什么的基本没有问题，中文简直惨不忍睹。空白比较大的可以识别出来。唉~不好用

当然刚才那个7364 十分轻松的就识别出来了。

带干扰的验证码识别

接下来识别如下的验证码，我们首先依旧先尝试一下。运行代码发现没有任何显示。接下来需要对这个图片进行处理

基本原理都是完全一样的

彩色转灰度
灰度转二值
二值图像识别

彩色转灰度

im = im.convert('L')

灰度转二值，解决方案比较成套路，采用阈值分割法，threshold为分割点

def initTable(threshold=140):

    table = []

    for i in range(256):

        if i < threshold:

            table.append(0)

        else:

            table.append(1)

    return table

调用

binaryImage = im.point(initTable(), '1')

binaryImage.show()

调整之后

我们还需要对干扰线进行处理。在往下研究去，是图片深入处理的任务，对付小网站的简单验证码，这个办法足够了，本篇博文OVER,下一篇我们继续研究验证码。

参考链接

tesserocr GitHub：https://github.com/sirfz/tesserocr

tesserocr PyPI：https://pypi.python.org/pypi/tesserocr

pytesserocr GitHub：https://github.com/madmaze/pytesseract

pytesserocr PyPI：https://pypi.org/project/pytesseract/

tesseract下载地址：http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract

tesseract GitHub：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract

tesseract 语言包：https://github.com/tesseract-ocr/tessdata

tesseract文档：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Documentation

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