Python+Pillow+Pytesseract怎么实现验证码识别

蜗牛 互联网技术资讯 2022-05-10 16 0

这篇“Python+Pillow+Pytesseract怎么实现验证码识别”文章的知识点大部分人都不太理解,所以小编给大家总结了以下内容,内容详细,步骤清晰,具有一定的借鉴价值,希望大家阅读完这篇文章能有所收获,下面我们一起来看看这篇“Python+Pillow+Pytesseract怎么实现验证码识别”文章吧。

一、环境配置

需要 pillow 和 pytesseract 这两个库,pip install 安装就好了。

pip install pillow -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
pip install pytesseract -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

安装好Tesseract-OCR.exe

pytesseract 库的配置:搜索找到pytesseract.py,打开该.py文件,找到 tesseract_cmd,改变它的值为刚才安装 tesseract.exe 的路径。

Python+Pillow+Pytesseract怎么实现验证码识别  python 第1张

二、验证码识别

识别验证码,需要先对图像进行预处理,去除会影响识别准确度的线条或噪点,提高识别准确度。

实例1

import cv2 as cv
import pytesseract
from PIL import Image

def recognize_text(image):
    # 边缘保留滤波  去噪
    dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, sp=10, sr=150)
    # 灰度图像
    gray = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    # 二值化
    ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)
    # 形态学操作   腐蚀  膨胀
    erode = cv.erode(binary, None, iterations=2)
    dilate = cv.dilate(erode, None, iterations=1)
    cv.imshow('dilate', dilate)
    # 逻辑运算  让背景为白色  字体为黑  便于识别
    cv.bitwise_not(dilate, dilate)
    cv.imshow('binary-image', dilate)
    # 识别
    test_message = Image.fromarray(dilate)
    text = pytesseract.image_to_string(test_message)
    print(f'识别结果:{text}')


src = cv.imread(r'./test/044.png')
cv.imshow('input image', src)
recognize_text(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

运行效果如下:

识别结果:3n3D
Process finished with exit code 0

Python+Pillow+Pytesseract怎么实现验证码识别  python 第2张

实例2

import cv2 as cv
import pytesseract
from PIL import Image

def recognize_text(image):
    # 边缘保留滤波  去噪
    blur =cv.pyrMeanShiftFiltering(image, sp=8, sr=60)
    cv.imshow('dst', blur)
    # 灰度图像
    gray = cv.cvtColor(blur, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    # 二值化
    ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)
    print(f'二值化自适应阈值:{ret}')
    cv.imshow('binary', binary)
    # 形态学操作  获取结构元素  开操作
    kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 2))
    bin1 = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_OPEN, kernel)
    cv.imshow('bin1', bin1)
    kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_OPEN, (2, 3))
    bin2 = cv.morphologyEx(bin1, cv.MORPH_OPEN, kernel)
    cv.imshow('bin2', bin2)
    # 逻辑运算  让背景为白色  字体为黑  便于识别
    cv.bitwise_not(bin2, bin2)
    cv.imshow('binary-image', bin2)
    # 识别
    test_message = Image.fromarray(bin2)
    text = pytesseract.image_to_string(test_message)
    print(f'识别结果:{text}')


src = cv.imread(r'./test/045.png')
cv.imshow('input image', src)
recognize_text(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

运行效果如下:

二值化自适应阈值:181.0
识别结果:8A62N1
Process finished with exit code 0

Python+Pillow+Pytesseract怎么实现验证码识别  python 第3张

实例3

import cv2 as cv
import pytesseract
from PIL import Image

def recognize_text(image):
    # 边缘保留滤波  去噪
    blur = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, sp=8, sr=60)
    cv.imshow('dst', blur)
    # 灰度图像
    gray = cv.cvtColor(blur, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    # 二值化  设置阈值  自适应阈值的话 黄色的4会提取不出来
    ret, binary = cv.threshold(gray, 185, 255, cv.THRESH_BINARY_INV)
    print(f'二值化设置的阈值:{ret}')
    cv.imshow('binary', binary)
    # 逻辑运算  让背景为白色  字体为黑  便于识别
    cv.bitwise_not(binary, binary)
    cv.imshow('bg_image', binary)
    # 识别
    test_message = Image.fromarray(binary)
    text = pytesseract.image_to_string(test_message)
    print(f'识别结果:{text}')


src = cv.imread(r'./test/045.jpg')
cv.imshow('input image', src)
recognize_text(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

运行效果如下:

二值化设置的阈值:185.0
识别结果:7364
Process finished with exit code 0

Python+Pillow+Pytesseract怎么实现验证码识别  python 第4张

以上就是关于“Python+Pillow+Pytesseract怎么实现验证码识别”这篇文章的内容,相信大家都有了一定的了解,希望小编分享的内容对大家有帮助,若想了解更多相关的知识内容,请关注蜗牛博客行业资讯频道。

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