Python实现识图验证码识别的步骤和技术

Python实现验证码识别 验证码识别是 Python 爬虫爬取某些网站时可能遇到的问题，现在的验证码大多分为四类：计算验证码、滑块验证码、识图验证码和语音验证码。识图验证码是这篇博客的主要内容，识别的是简单的验证码，要想让识别率更高，识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库。 验证码识别的步骤通常包括： 1. 灰度处理：将彩色的验证码图片转换为灰色的图片。 2. 二值化：将图片处理为只有黑白两色的图片，利于后面的图像处理和识别。 3. 去除边框：如果验证码有边框，那么就需要去除边框，去除边框就是遍历像素点，找到四个边框上的所有点，把他们都改为白色。 4. 降噪：去除图片中的噪点，提高验证码的清晰度。 5. 切割字符或者倾斜度矫正：将验证码切割成单个字符，或者对验证码进行倾斜度矫正，以便提高识别率。 6. 训练字体库：训练自己的字体库，以便提高验证码识别的准确率。 7. 识别：使用训练好的字体库对验证码进行识别。 在 Python 中，可以使用 Pillow、OpenCV 和 pytesseract 等库来实现验证码识别。Pillow 是一个 Python 图像处理库，OpenCV 是一个高级图像处理库，pytesseract 是一个识别库。 在验证码识别中，灰度处理和二值化是两个非常重要的步骤。灰度处理可以将彩色的验证码图片转换为灰色的图片，而二值化可以将图片处理为只有黑白两色的图片，利于后面的图像处理和识别。OpenCV 中有现成的方法可以进行灰度处理和二值化。 去除边框也是一个非常重要的步骤。如果验证码有边框，那么就需要去除边框，去除边框就是遍历像素点，找到四个边框上的所有点，把他们都改为白色。在 OpenCV 中，可以使用遍历像素点的方法来去除边框。 在验证码识别中，降噪也是一个非常重要的步骤。降噪可以去除图片中的噪点，提高验证码的清晰度。 最后，使用训练好的字体库对验证码进行识别。这一步骤可以使用 pytesseract 库来实现。 Python 实现验证码识别需要经过多个步骤，包括灰度处理、二值化、去除边框、降噪、切割字符或者倾斜度矫正、训练字体库和识别。使用 Python 的图像处理库和识别库，可以轻松地实现验证码识别。