python实现对简单的运算型验证码的识别【不使用OpenCV】

最近在写我们学校的教务系统的手机版，在前端用户执行绑定操作后，服务器将执行登录，但在登录过程中，教务系统中有个运算型的验证码，大致是这个样子的：

下面我们开始实现这个验证码的识别。

1、图片读取

从网站上下载大量同类型的验证码，人工标记上每个验证码的识别结果

2、图片灰度化、二值化

灰度化，在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。

通过PIL中的算法即可快速实现灰度化：

img=img.convert("L")

这样我们就得到了R=G=B的代码

接下来我们要进行二值化，二值化的目的就是把文字和背景部分严格区分开。可以通过尝试的方法，找到一个阈值，然后将RGB大于阈值的置为1，否则置为0。

点击查看代码

def ez_map(thresold):

    res = []

    for i in range(256):

        if i < thresold:

            res.append(0)

        else:

            res.append(1)

    return res

def pre_hd_ez(img):

    img = img.convert("L")

    # 二值

    thresold = 140

    table = ez_map(thresold)

    # img=img.convert("1")

    img = img.point(table, '1')

    return img

3、降噪

本次实践并没有用到，因为验证码比较简单，并没有用到此步骤

4、分割

我们根据验证码本身，通过分割割除每一块数字、符号的图片

点击查看代码

def pre_split_img(img):

    imgs = []

    num1 = (20,6,31,21)

    fuhao = (36,6,50,21)

    num2 = (51,6,62,21)

    img_num1 = img.crop(num1)

    img_fuhao = img.crop(fuhao)

    img_num2 = img.crop(num2)

    imgs.append(img_num1)

    imgs.append(img_fuhao)

    imgs.append(img_num2)

    return imgs

5、获取样本并计算特征值

接下来我们有了各个数字图片的样本。

如何和新来的图片进行匹配？

我们要通过计算黑色像素点/总像素点的值然后对所有图片都如此操作，分别取分割出来的6份中第一份的平均值，这样的到了能代表0这个图片的6份数值存起来后面用。

点击查看代码

def get_block_score(img):

    sum = 0

    black = 0

    for i in range(img.size[0]):

        for j in range(img.size[1]):

            if img.getpixel((i, j)) == 0:

                black += 1

            sum += 1

    return black, sum

#  计算特征值

def get_features_vaule_by_img(img):

    wide = img.size[0]

    one_wide = int(wide / 2)

    high = img.size[1]

    one_high = int(high / 3)

    score_lsit = []

    for i in range(3):

        for j in range(2):

            img_one = img.crop((j * one_wide, i * one_high, (j + 1) * one_wide, (i + 1) * one_high))

            black, sum = get_block_score(img_one)

            score_lsit.append(black * 1.0 / sum)

    return  score_lsit

6、识别图片

将计算好的 6个值与我们之前给0-9计算的这个值分别进行比较找出和0-9最相似的数字这个数字就是我们想要的结果

完整代码：

点击查看代码

import base64

import json

import os

import random

import string

from PIL import Image, ImageDraw

import requests

import ssl

def getimg(filename):

    url = "【验证码获取网址已删除】"

    r = requests.get(url, verify=False)

    # print(r.text)

    res = json.loads(r.text)

    print(res)

    # print(res['content'])

    f = open(filename, 'wb')

    # 获取动漫头像

    anime = res['content'].split(',')[1]

    # print(anime)

    # 对返回的头像进行解码

    anime = base64.b64decode(anime)

    # 将头像写入文件当中

    f.write(anime)

    f.close()

def get_block_score(img):

    sum = 0

    black = 0

    for i in range(img.size[0]):

        for j in range(img.size[1]):

            if img.getpixel((i, j)) == 0:

                black += 1

            sum += 1

    return black, sum

#  计算特征值

def get_features_vaule_by_img(img):

    wide = img.size[0]

    one_wide = int(wide / 2)

    high = img.size[1]

    one_high = int(high / 3)

    score_lsit = []

    for i in range(3):

        for j in range(2):

            img_one = img.crop((j * one_wide, i * one_high, (j + 1) * one_wide, (i + 1) * one_high))

            black, sum = get_block_score(img_one)

            score_lsit.append(black * 1.0 / sum)

    return  score_lsit

def ez_map(thresold):

    res = []

    for i in range(256):

        if i < thresold:

            res.append(0)

        else:

            res.append(1)

    return res

def pre_hd_ez(img):

    img = img.convert("L")

    # 二值

    thresold = 140

    table = ez_map(thresold)

    # img=img.convert("1")

    img = img.point(table, '1')

    return img

def pre_split_img(img):

    imgs = []

    num1 = (20,6,31,21)

    fuhao = (36,6,50,21)

    num2 = (51,6,62,21)

    img_num1 = img.crop(num1)

    img_fuhao = img.crop(fuhao)

    img_num2 = img.crop(num2)

    imgs.append(img_num1)

    imgs.append(img_fuhao)

    imgs.append(img_num2)

    return imgs

filename =""

def Base64ToImage(_base64):

    str = random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 16)

    global filename

    filename = ''.join(str) +'.jpg'

    f = open(filename, 'wb')

    # 获取动漫头像

    anime = _base64.split(',')[1]

    # 对返回的头像进行解码

    anime = base64.b64decode(anime)

    # 将头像写入文件当中

    f.write(anime)

    f.close()

    img = Image.open(filename)

    return img

fuhao = [ [0.08571428571428572, 0.08571428571428572, 0.42857142857142855, 0.42857142857142855, 0.11428571428571428, 0.11428571428571428],[0.2857142857142857, 0.0, 0.2857142857142857, 0.0, 0.0, 0.0]]

nums1=[

[0.36, 0.44, 0.4, 0.4, 0.36, 0.44],

[0.24, 0.32, 0.0, 0.4, 0.24, 0.56],

[0.32, 0.4, 0.04, 0.4, 0.48, 0.32],

[0.32, 0.48, 0.16, 0.64, 0.32, 0.48],

[0.04, 0.48, 0.36, 0.52, 0.16, 0.44],

[0.4, 0.24, 0.28, 0.48, 0.32, 0.4],

[0.36, 0.32, 0.56, 0.48, 0.36, 0.48],

[0.32, 0.48, 0.04, 0.44, 0.24, 0.12],

[0.4, 0.48, 0.56, 0.64, 0.4, 0.48],

[0.4, 0.44, 0.4, 0.64, 0.24, 0.44]

]

nums2=[

[0.44, 0.36, 0.4, 0.4, 0.44, 0.36],

[0.4, 0.16, 0.2, 0.2, 0.4, 0.4],

[0.4, 0.32, 0.12, 0.32, 0.56, 0.24],

[0.4, 0.4, 0.24, 0.56, 0.4, 0.4],

[0.12, 0.4, 0.4, 0.52, 0.2, 0.44],

[0.48, 0.16, 0.36, 0.4, 0.4, 0.32],

[0.44, 0.24, 0.64, 0.4, 0.44, 0.4],

[0.4, 0.4, 0.2, 0.28, 0.36, 0.0],

[0.48, 0.4, 0.64, 0.56, 0.48, 0.4],

[0.48, 0.36, 0.48, 0.56, 0.32, 0.36]

]

#getimg('result.jpg')  # 获取图片

# 先预处理、二值化

def Recognition(_base64):

    img = Base64ToImage(_base64)

    img = pre_hd_ez(img)  # 二值化

    imgs = pre_split_img(img)  # 分隔

    global filename

    os.remove(filename)

    code_num1 = get_features_vaule_by_img(imgs[0])  # 计算特征值

    code_fuhao = get_features_vaule_by_img(imgs[1])  # 计算特征值

    code_num2 = get_features_vaule_by_img(imgs[2])  # 计算特征值

    # print('code1：'+str( code_num1), 'code2：'+str(code_num2))

    a = 0

    b = 0

    for index in range(0, 10):

        if (code_num1 == nums1[index]):

            # print(index)

            a = index

            break

    for index in range(0, 10):

        if (code_num2 == nums2[index]):

            # print(index)

            b = index

            break

    if code_fuhao == fuhao[0]:

        print(str(a) + '+' + str(b) + '=' + str(a + b))

        return a+b

    elif code_fuhao == fuhao[1]:

        print(str(a) + '*' + str(b) + '=' + str(a * b))

        return a * b

    else:

        print('符号识别Error')

Recognition("data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGQAAAAZCAIAAABIPBwcAAACYUlEQVR42uWYPUp2QQyFsxgbO7Hy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\nIaN88SgEm/JagDVKP/C8qqF/AD8/f75l3isgAAAAAElFTkSuQmCC")