今天介绍一个简单验证的识别。

主要是标准的格式,没有扭曲和变现。就用 pytesseract 去识别一下。

验证码地址:http://wscx.gjxfj.gov.cn/zfp/webroot/xfsxcx.html

需要识别的验证码是:

因为这个验证码有干扰点,所以直接识别的效果非常不好。

首先对验证码进行二值化和降噪。

效果如下:

识别结果:

识别率只有百分之四十,针对这么低的识别率,可以去切割分类,目前这个验证码很容易去切割。提高验证码的识别率问题。

二值化代码:

# coding:utf-8
import sys, os
from PIL import Image, ImageDraw # 二值数组
t2val = {} def twoValue(image, G):
for y in xrange(0, image.size[1]):
for x in xrange(0, image.size[0]):
g = image.getpixel((x, y))
if g > G:
t2val[(x, y)] = 1
else:
t2val[(x, y)] = 0 # 根据一个点A的RGB值,与周围的8个点的RBG值比较,设定一个值N(0 <N <8),当A的RGB值与周围8个点的RGB相等数小于N时,此点为噪点
# G: Integer 图像二值化阀值
# N: Integer 降噪率 0 <N <8
# Z: Integer 降噪次数
# 输出
# 0:降噪成功
# 1:降噪失败
def clearNoise(image, N, Z):
for i in xrange(0, Z):
t2val[(0, 0)] = 1
t2val[(image.size[0] - 1, image.size[1] - 1)] = 1 for x in xrange(1, image.size[0] - 1):
for y in xrange(1, image.size[1] - 1):
nearDots = 0
L = t2val[(x, y)]
if L == t2val[(x - 1, y - 1)]:
nearDots += 1
if L == t2val[(x - 1, y)]:
nearDots += 1
if L == t2val[(x - 1, y + 1)]:
nearDots += 1
if L == t2val[(x, y - 1)]:
nearDots += 1
if L == t2val[(x, y + 1)]:
nearDots += 1
if L == t2val[(x + 1, y - 1)]:
nearDots += 1
if L == t2val[(x + 1, y)]:
nearDots += 1
if L == t2val[(x + 1, y + 1)]:
nearDots += 1 if nearDots < N:
t2val[(x, y)] = 1 def saveImage(filename, size):
image = Image.new("", size)
draw = ImageDraw.Draw(image) for x in xrange(0, size[0]):
for y in xrange(0, size[1]):
draw.point((x, y), t2val[(x, y)]) image.save(filename)
for i in range(1,11):
path = "5/" + str(i) + ".jpg"
image = Image.open(path).convert("L")
twoValue(image, 222)
clearNoise(image, 3, 6)
path1 = "5/" + str(i) + ".png"
saveImage(path1, image.size)

识别代码:

#coding:utf-8
from common.contest import *
from PIL import Image
import pytesseract def recognize_captcha(img_path):
im = Image.open(img_path)
tessdata_dir_config = '--tessdata-dir "C:\\Program Files (x86)\\Tesseract-OCR\\tessdata"'
num = pytesseract.image_to_string(im,config=tessdata_dir_config)
return num if __name__ == '__main__':
for i in range(1, 11):
img_path = "5/" + str(i) + ".png"
res = recognize_captcha(img_path)
strs = res.split("\n")
print strs[0].replace(" ",'')

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