快速入门网络爬虫系列 Chapter15 | 验证码识别

验证码(CAPTCHA)的全程为全自动区分计算机和人类的公开图灵测试从全程可以看出：验证码用于测试用户是否为真实人类以识别知乎验证码为例，介绍简单的验证码处理

一、模拟登录知乎

如果访问过于频繁，服务器要求输入验证码
如果短时间内在知乎上频繁的登录退出，知乎就会要求输入验证码

对于比较简单的字符型验证码，可以尝试用pytesseract库识别这些验证码 pytesseract是一款用于光学字符识别的Python第三方库，可以从图片中识别出其中嵌入的文字

我们可以看到有些验证码是识别不出来的。

随着计算能力和机器学习的发展，涌现出很多新型验证码，使得验证码处理越来越难。如下图：

验证码的识别是一个专门的研究领域，对于普通用户来说，要采用合适的抓取策略，尽量避免验证码的出现。

二、光学字符识别

光学字符识别(Optical Character Recognition，OCR) 用于从图像中抽取文本我们使用开源的Tesseract OCR引擎，该引擎最初由惠普公司开发，目前由Google主导在验证码识别中，使用Python的封装版本pytesseract

1、pytesseract

官网：https://pypi.python.org/pypi/pytesseract 函数：image_to_string() 用法：print(pytesseract.image_to_string(Image.open(“test.png”)))

pytesseract是一个基于Google‘s Tesseract-OCR的独立封装包
pytesseract功能是识别图片文件中文字，并作为返回参数返回识别结果
pytesseract默认支持tiff、bmp格式图片，只有在安装PIL之后，才能支持jpeg、gif、png等其他图片格式

PIL提供了通用的图像处理功能，以及大量有用的基本图像操作，比如图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等。利用PIL中函数，我们可以从大多数图像格式的文件中读取数据，然后写入最常见的图像格式文件中 PIL中最重要的模块为Image

我们要先安装PIL：pip install Pillow-7.1.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl PIL的open()函数用于创建PIL图像对象下面开始进行测试：

代码语言：javascript复制

from PIL import Image
from PIL.ImageShow import show
# 读取图片
img = Image.open(".\3.png")
# 显示图片
show(img)

下图为测试运行的图片

输出图片格式 img.format
输出图片尺寸 img.size
输出图片类型 img.mode

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# 输出图片的格式，尺寸以及图像类型
print(img.format,img.size,img.mode)

生成缩略图img.thumbnail()

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# 生成缩略图
img.thumbnail((128,128))
# 显示图片
show(img)

要旋转一张图片，可以使用逆时针方式表示旋转角度，然后调用rotate()函数当旋转角度为90°，180°，270°的时候可以用img.transpose(Image.ROTATE_90) 其他角度用rotate()

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# 逆时针旋转45°
rorate1 = img.rotate(45)
show(rorate1)
# 逆时针旋转90°
rorate1 = img.transpose(Image.ROTATE_90)
show(rorate2)

左右对换 img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) 上下翻转 img.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)

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# 左右对换
rorate3 =  img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
show(rorate3)
# 上下翻转
rorate4 = img.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)
show(rorate4)

图像的颜色转换可以使用convert()方法来实现。要读取一幅图像，并将其转换成灰色图像，只需要加上convert('L')

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# 图像转换为灰度
grey = img.convert('L')
show(grey)

Python规定左上角为(0,0)的坐标点，box由一个4元组(左，上，右，下)定义，表示为坐标为：(left,upper,right,lower),最后的两个数字必须比前面两个要大

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# 裁剪如片 box为裁剪图片的区域范围
box = (30,30,100,100)
region = img.crop(box)
show(region)

2、验证码的识别

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from PIL import Image
from PIL.ImageShow import show
import pytesseract
# 读取图片
img = Image.open(".\2.png")
# 显示图片
show(img)
print(pytesseract.image_to_string(img))

3、图像处理

在用pytesseract进行验证码识别之前，我们首先需要对验证码图片进行预处理，尽量取出噪声，而只保留有验证码信息的像素 pytesseract基本上无法识别那些没有经过预处理的验证码图片下面为一些基本的验证码预处理方法：

通常图像处理的流程如下图，验证码的完整预处理为步骤二

在实际中，我们通常的预处理步骤为： 1、灰度化 2、二值化 3、去噪

图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过摄像得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值
在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为二位图像，灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型。大多数图像处理软件和python库都支持这四种类型的图像

3.1、二值图像

一幅二值图像的二维矩阵仅有0，1两个值构成。 “0”代表黑色，“1”代表白色由于每一个像素（矩阵中每一个元素）取值仅有0，1两种可能，所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位

3.2、灰度图像

灰度图像矩阵元素的取值范围通常为[0,255]。因此其数据类型一般为8位无符号整数的(int8),这就是人们经常提到的256灰度图像 0表示纯黑色，255表示纯白色，中间的数字从小到大表示由黑到白的过渡色二值图像可以看成是灰度图像的一个特例

3.3、索引图像

索引图像的文件结构比较复杂，出去存放图像的二维矩阵外，还包括一个称之为颜色索引矩阵的MAP的二维数组 MAP的大小由存放图像的矩阵元素值域决定，如矩阵元素值域位[0,255]，则MAP矩阵的大小为256x3，用MAP=[RGB]表示 MAP中每一行的三个元素分别指定该行对应颜色的红、绿、蓝单色值

3.4、处理实例

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import time
import requests
from PIL import Image
from PIL.ImageShow import show
import pytesseract
# 读取图片
img = Image.open(".\2.png")
show(img)
gray = img.convert('L')
show(gray)
for i in range(1,100,9):
    bw = gray.point(lambda x:0 if x<i else 255)
    show(bw)
    time.sleep(1)

识别验证码并显示

代码语言：javascript复制

import time
import requests
from PIL import Image
from PIL.ImageShow import show
import pytesseract
# 读取图片
img = Image.open(".\2.png")
# show(img)
gray = img.convert('L')
# show(gray)
for i in range(1,100,9):
    bw = gray.point(lambda x:0 if x<i else 255)
    # show(bw)
    # time.sleep(1)
print("验证码为："   pytesseract.image_to_string(img))
print("验证码为："   pytesseract.image_to_string(gray))
print("验证码为："  pytesseract.image_to_string(bw))

4、处理复杂验证

可以使用验证码服务：https://2captcha.com/和https://deathbycaptcha.com/user/login 除了人工处理复杂的验证码，还可以通过机器学习和深度学习的只是，对图形验证码进行学习也就是尽可能的让机器背住答案，当需要验证时，机器只要背出答案即可。

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