验证码识别实战

马尚
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验证码是网站常用的一种安全验证手段,但是对于自动化程序来说,验证码可能是个难题。本文将介绍如何使用Python和一些常用的库来识别验证码图像。

步骤1:预处理图像

首先,我们需要对验证码图像进行预处理,以便更好地提取图像中的文本信息。预处理包括灰度化和二值化。

python import cv2

def preprocess_image(image_path): # 读取图像 image = cv2.imread(image_path)

# 图像预处理:灰度化、二值化
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)

return binary

步骤2:识别验证码

然后,我们使用Tesseract库进行OCR识别,提取验证码中的文本信息。

python

import pytesseract

def recognize_captcha(binary_image): # 使用Tesseract进行OCR识别 captcha_text = pytesseract.image_to_string(binary_image, config='--psm 6')

return captcha_text

步骤3:主程序

最后,我们编写一个主程序来调用以上函数,实现完整的验证码识别流程。

python if name == "main": # 读取验证码图像 image_path = 'captcha_image.jpg' binary_image = preprocess_image(image_path)

# 进行验证码识别
captcha_text = recognize_captcha(binary_image)

# 打印识别结果
print("识别结果:", captcha_text)

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