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

若是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，和各类验证码斗争，必然是你成长的一条道路，接下来的几篇文章，我会尽可能的找到各类验证码，而且去尝试解决掉它，中间有些技术甚至我都没有见过，来吧，一块儿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，以下

今天要作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以前，你须要经过pip 安装一下对应的模块 ，须要两个

pytesseract库还有图像处理的pillow库了

pip install pytesseract
pip install pillow

若是你安装了这两个库以后，编写一个识别代码，通常状况下会报下面这个错误

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

这是因为你还缺乏一部份内容

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

选择你须要的版本进行下载便可

pillow库的基本操做

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 的取值能够是以下几种： · 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) 
# 边缘加强 
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，若是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，经常使用的模式为：L为灰度图，RGB为真彩色，CMYK为pre-press图像。若是文件不能打开，则抛出IOError异常。

这个地方能够参照一篇博客，写的不错 > http://www.javashuo.com/article/p-vvwzkfmu-c.html

验证码识别

注意安装完毕，若是仍是报错，请找到模块 pytesseract.py 这个文件，对这个文件进行编辑

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

文件中 tesseract_cmd = 'tesseract' 改成本身的地址
例如： tesseract_cmd = 'C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

若是报下面的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。你只须要在系统环境变量中添加一条便可

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

重启IDE或者从新CMD，而后继续运行代码，这个地方注意须要用管理员运行你的py脚本

步骤分为

1. 打开图片 Image.open()
2. 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。空白比较大的能够识别出来。唉~很差用
固然刚才那个7364 十分轻松的就识别出来了。

带干扰的验证码识别

接下来识别以下的验证码，咱们首先依旧先尝试一下。运行代码发现没有任何显示。接下来须要对这个图片进行处理

基本原理都是彻底同样的

1. 彩色转灰度
2. 灰度转二值
3. 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()

调整以后

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

参考连接

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

扫码关注微信公众帐号，领取2T学习资源