Python爬虫开发【第1篇】【机器视觉及Tesseract】

ORC库概述

在读取和处理图像、图像相关的机器学习以及创建图像等任务中，Python 一直都是非常出色的语言。虽然有很多库可以进行图像处理，但在这里我们只重点介绍：Tesseract

1.Tesseract

Tesseract 是一个 OCR 库,目前由 Google 赞助(Google 也是一家以 OCR 和机器学习技术闻名于世的公司)。Tesseract 是目前公认最优秀、最精确的开源 OCR 系统。 除了极高的精确度,Tesseract 也具有很高的灵活性。它可以通过训练识别出任何字体，也可以识别出任何 Unicode 字符。

2.Tesseract安装

Windows 系统

下载可执行安装文件https://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/list安装。

要使用 Tesseract 的功能，需先在系统中设置一 个新的环境变量 $TESSDATA_PREFIX，让 Tesseract 知道训练的数据文件存储在哪里，然后搞一份tessdata数据文件，放到Tesseract目录下。

• 在 Windows 系统上也类似,你可以通过下面这行命令设置环境变量: #setx TESSDATA_PREFIX C:\Program Files\Tesseract OCR\Tesseract

3.pytesseract安装

Tesseract 是一个 Python 的命令行工具，不是通过 import 语句导入的库。安装后,要用 tesseract 命令在 Python 的外面运行，但我们可以通过 pip 安装支持Python 版本的 Tesseract库：pip install pytesseract

通过下面的命令运行 Tesseract，读取文件并把结果写到一个文本文件中: `tesseract test.jpg text

Python代码

import pytesseract
from PIL import Image

image = Image.open('test.jpg')
text = pytesseract.image_to_string(image)
print text
运行结果：

This is some text, written in Arial, that will be read by
Tesseract. Here are some symbols: !@#$%"&*()

对图片进行阈值过滤和降噪处理

遇到图片难以识别的问题，可用 Python 脚本对图片进行清理。利用 Pillow 库,可创建一个 阈值过滤器来去掉渐变的背景色,只把文字留下来,从而让图片更加清晰,便于 Tesseract 读取:

from PIL import Image
import subprocess

def cleanFile(filePath, newFilePath):
    image = Image.open(filePath)

    # 对图片进行阈值过滤,然后保存
    image = image.point(lambda x: 0 if x<143 else 255)
    image.save(newFilePath)

    # 调用系统的tesseract命令对图片进行OCR识别
    subprocess.call(["tesseract", newFilePath, "output"])

    # 打开文件读取结果
    file = open("output.txt", 'r')
    print(file.read())
    file.close()

cleanFile("text2.jpg", "text2clean.png")

从网站图片中抓取文字

用 Tesseract 读取硬盘里图片上的文字,但当我们把它和网络爬虫组合使用时,就能成为一个强大的工具。

从网站图片中抓取文字步骤：

1. 打开阅读器,

2.收集图片的 URL 链接,

3.下载图片,

4.识别图片,

5.最后打印每个图片的文 字。

import time
from urllib.request import urlretrieve
import subprocess
from selenium import webdriver
#创建新的Selenium driver
driver = webdriver.PhantomJS()

# 用Selenium试试Firefox浏览器:
# driver = webdriver.Firefox()

driver.get("http://www.amazon.com/War-Peace-Leo-Nikolayevich-Tolstoy/dp/1427030200")
# 单击图书预览按钮 driver.find_element_by_id("sitbLogoImg").click() imageList = set()
# 等待页面加载完成
time.sleep(5)
# 当向右箭头可以点击时,开始翻页
while "pointer" in driver.find_element_by_id("sitbReaderRightPageTurner").get_attribute("style"):
    driver.find_element_by_id("sitbReaderRightPageTurner").click()
    time.sleep(2)
    # 获取已加载的新页面(一次可以加载多个页面,但是重复的页面不能加载到集合中)
    pages = driver.find_elements_by_xpath("//div[@class='pageImage']/div/img")
    for page in pages:
        image = page.get_attribute("src")
        imageList.add(image)
driver.quit()

# 用Tesseract处理我们收集的图片URL链接
for image in sorted(imageList):
    # 保存图片
    urlretrieve(image, "page.jpg")
    p = subprocess.Popen(["tesseract", "page.jpg", "page"], stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE)
    f = open("page.txt", "r")
    p.wait() print(f.read())

知乎验证码处理案例：

网站生成的验证码图片通常具有以下属性：

• 它们是服务器端的程序动态生成的图片。验证码图片的 src 属性可能和普通图片不太一 样，比如 <img src="WebForm.aspx?id=8AP85CQKE9TJ">，但是可以和其他图片一样进行 下载和处理。
• 图片的答案存储在服务器端的数据库里。
• 很多验证码都有时间限制，如果你太长时间没解决就会失效。

验证码处理方法：

1.首先把验证码图片下载到硬盘里，清理干净，

2.然后用 Tesseract 处理 图片，

3.最后返回符合网站要求的识别结果。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import requests
import time
import pytesseract
from PIL import Image
from bs4 import BeautifulSoup

def captcha(data):
    with open('captcha.jpg','wb') as fp:
        fp.write(data)
    time.sleep(1)
    image = Image.open("captcha.jpg")
    text = pytesseract.image_to_string(image)
    print "机器识别后的验证码为：" + text
    command = raw_input("请输入Y表示同意使用，按其他键自行重新输入：")
    if (command == "Y" or command == "y"):
        return text
    else:
        return raw_input('输入验证码：')

def zhihuLogin(username,password):

    # 构建一个保存Cookie值的session对象
    sessiona = requests.Session()
    headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:47.0) Gecko/20100101 Firefox/47.0'}

    # 先获取页面信息，找到需要POST的数据（并且已记录当前页面的Cookie）
    html = sessiona.get('https://www.zhihu.com/#signin', headers=headers).content

    # 找到 name 属性值为 _xsrf 的input标签，取出value里的值
    _xsrf = BeautifulSoup(html ,'lxml').find('input', attrs={'name':'_xsrf'}).get('value')

    # 取出验证码，r后面的值是Unix时间戳,time.time()
    captcha_url = 'https://www.zhihu.com/captcha.gif?r=%d&type=login' % (time.time() * 1000)
    response = sessiona.get(captcha_url, headers = headers)

    data = {
        "_xsrf":_xsrf,
        "email":username,
        "password":password,
        "remember_me":True,
        "captcha": captcha(response.content)
    }

    response = sessiona.post('https://www.zhihu.com/login/email', data = data, headers=headers)
    print response.text

    response = sessiona.get('https://www.zhihu.com/people/maozhaojun/activities', headers=headers)
    print response.text

if __name__ == "__main__":
    #username = raw_input("username")
    #password = raw_input("password")
    zhihuLogin('xxxx@qq.com','ALAxxxxIME')

有两种异常情况会导致这个程序运行失败。

第一种情况是，如果 Tesseract 从验证码图片中识别的结果不是四个字符(因为训练样本中验证码的所有有效答案都必须 是四个字符)，结果不会被提交，程序失败。

第二种情况是虽然识别的结果是四个字符， 被提交到了表单，但是服务器对结果不认可，程序仍然失败。

在实际运行过程中，

第一种 情况发生的可能性大约为 50%，发生时程序不会向表单提交，程序直接结束并提示验证码 识别错误。

第二种异常情况发生的概率约为 20%，四个字符都对的概率约是 30%(每个字 母的识别正确率大约是 80%，如果是五个字符都识别，正确的总概率是 32.8%)。

训练Tesseract

流行的 PHP 内容管理系统 Drupal 有一个著 名的验证码模块(https://www.drupal.org/project/captcha，可生成不同难度的验证码。

要训练 Tesseract 识别一种文字，需向 Tesseract 提供每个字符不同形式的样本。

Tesseract 的文档：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki