[Python] 某果验证码识别去干扰线 去噪点 字符分割算法

lennydada

于2020/7/1-3日编写，仅供个人学习参考，请勿用于非法途径。

验证码识别去干扰线 去噪点
字符分割算法用了垂直投影取中间前后4点比较进行分割

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# 需要用到的库
from itertools import groupby
from PIL import Image
import time
import requests
import re

首先下载验证码图片：

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def down_img(i):
    # code地址
    codeurl = 'https://nuc.api.mgtv.com/v1/LoginCaptcha?'
    # code参数
    codedata = {
    '_support':'10000000',
    'deviceid':'1e92894d-daac-497d-b4d9-25d41da0568e',
    'appVersion':'pcweb-6.3.0.gray',
    'dname':'',
    'src':'intelmgtv',
    'invoker':'pcweb',
    'username':'@账号',
    'smscode':'86',
    't':'@时间戳',
    }
    t = int(round(time.time() * 1000))
    codedata['username'] = '这里随便输个账号'
    codedata['t'] = t
    coderes = requests.get(codeurl,params=codedata)
    with open(str(i)+'.png', 'wb') as file:
        file.write(coderes.content)
        file.close

这里用画图工具（去色工具）获取，也可以用其它图色处理工具
处理验证码图片：
观察验证码可以发现，干扰线为 FF0000 的红色
直接遍历图片像素把红色的点转换为白色，其它转为黑色
然后对字体进行一些小修补和去除杂点

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def change_img(img,i):
    pixels = img.load()
    for k in range(img.size[0]):
       for j in range(img.size[1]):
            if pixels[k,j] == (255, 0, 0):
                pixels[k,j] = (255, 255, 255)
            elif pixels[k,j] != (255, 255, 255):
                pixels[k,j] = (0, 0, 0)
    for k in range(1,img.size[0]-1):
        for j in range(1,img.size[1]-1):
            x1 = pixels[k-1,j]
            x2 = pixels[k+1,j]
            y1 = pixels[k,j-1]
            y2 = pixels[k,j+1]
            if pixels[k,j] == (255, 255, 255):
                if x1 == x2 == y1 == y2 == (0, 0, 0):
                    pixels[k,j] = (0, 0, 0)
                elif x1 == y1 == y2 == (0, 0, 0):
                    pixels[k,j] = (0, 0, 0)
                elif x2 == y1 == y2 == (0, 0, 0):
                    pixels[k,j] = (0, 0, 0)
            if pixels[k,j] == (0, 0, 0):
                if x1 == x2 == y1 == y2 == (255, 255, 255):
                    pixels[k,j] = (255, 255, 255)
                elif x1 == x2 == y1 == (255, 255, 255):
                    pixels[k,j] = (255, 255, 255)
                elif x1 == x2 == y2 == (255, 255, 255):
                    pixels[k,j] = (255, 255, 255)
                elif x1 == y1 == y2 == (255, 255, 255):
                    pixels[k,j] = (255, 255, 255)
                elif x2 == y1 == y2 == (255, 255, 255):
                    pixels[k,j] = (255, 255, 255)
    img.save(str(i)+'_new.png') 

对验证码进行分割处理：
先对验证码进行简单处理边缘白色无用像素，便于后面切割

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def cut_LR(img):
  pixels = img.load()
  x,y = img.size
  for w in range(x):
    for h in range(y):
      if pixels[w,h] == 0:
          x1 = w
          break
    if pixels[w,h] == 0:
      break
  for w in range(x):
    w = x - w - 1
    for h in range(y):
      if pixels[w,h] == 0:
          x2 = w + 1
          break
    if pixels[w,h] == 0:
        break
  for h in range(y):
    for w in range(x1,x2):
        if pixels[w,h] == 0:
          y1 = h
          break
    if pixels[w,h] == 0:
      break
  for h in range(y):
    h = y - h - 1
    for w in range(x1,x2):
        if pixels[w,h] == 0:
          y2 = h + 1
          break
    if pixels[w,h] == 0:
      break
  return x1,y1,x2,y2

传入处理后的图片进行垂直投影

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def vertical(img):
  pixdata = img.load()
  w,h = img.size
  result = []
  for x in range(w):
    black = 0
    for y in range(h):
      if pixdata[x,y] == 0:
        black += 1
    result.append(black)
  return result

对垂直投影结果进行处理，取投影结果中间前后取4个值对比，
在其中取最小值第一次进行分割（变成2+2的两个验证码）
然后再对其二次分割成（1+1+1+1）的验证码

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def get_start_x(hist_width):
  mid = len(hist_width) // 2 
  temp = hist_width[mid-4:mid+5]
  return mid - 4 + temp.index(min(temp))
def get_split(img,hist_width):
  w,h = img.size
  box1 = (0,0,hist_width,h)
  box2 = (hist_width,0,w,h)
  img_1 = img.crop(box1)
  img_chuizhi = vertical(img_1)
  split_x1 = get_start_x(img_chuizhi)
  w1,h1 = img_1.size
  box_1 = (0,0,split_x1,h1)
  box_2 = (split_x1,0,w1,h1)
  img_1.crop(box_1).save('x_1.png')
  img_1.crop(box_2).save('x_2.png')
  img_2 = img.crop(box2)
  img_chuizhi = vertical(img_2)
  split_x2 = get_start_x(img_chuizhi)
  w2,h2 = img_2.size
  box_3 = (0,0,split_x2,h2)
  box_4 = (split_x2,0,w2,h2)
  img_2.crop(box_3).save('x_3.png')
  img_2.crop(box_4).save('x_4.png')

最终处理结果：




分割效果还是很不错的，少许粘连，少许倾斜用这种垂直投影的切割方法处理出来的效果已经可以达到不错的效果，可完美分割99%。为后续训练节省不少时间。
代码比较乱，因为这是初稿（主要是刚学py没多久，之前都是用易语言比较多，规范的问题就一略而过了，哈哈），写的没那么规范。
如果有看不懂的可以留言。

这种验证码比较简单，粘连倾斜的比较少，所以比较简单。如果是倾斜比较厉害的可以用水滴算法进行分割。


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lennydada

pansysakura 发表于 2020-8-21 22:35
那要是平台人工打码会不会好点....

额  看个人需求吧   接打码价格挺高的这种

还有一种就是  自己处理图片  分割  然后用百度AI的手写字识别

你发这个  就二值化 然后降噪  然后分割  扭曲直接无视  直接识别  8字全对

样本不够  不能测出处理结果和识别率

lennydada

涛之雨 发表于 2020-7-10 06:29
此外就是很多都啊动态的gif怎么去抽离占时最大的图
还有就是训练和ocr是怎么接入？

动图要看是那种类型的   简单验证码的处理都是大同小异   如果是比较复杂的就要根据情况进行处理

训练是一个比较繁琐的过程  可以了解下 opencv

简单的可以用 pytesseract库做一个识别  识别率一般

kesai

大佬啊，膜拜

kesai

期待后续的识别分享

alos

来个易语言版本的呗

lennydada

alos 发表于 2020-7-9 23:34
来个易语言版本的呗

有空我写一下易语言的，到时候@你
方法大同小异
主要就图像处理和分割的原理明白了就不难了

lennydada

kesai 发表于 2020-7-9 23:34
期待后续的识别分享

这些都是一些比较基础的东西

努力点看看网上的教程你也可以的

goblin0427

学习了，有点厉害

kesai

lennydada 发表于 2020-7-9 23:59
这些都是一些比较基础的东西

努力点看看网上的教程你也可以的

挺难搞的，之前大致看了下，很麻烦

MYLQG2ZHX

红色……

涛之雨

此外就是很多都啊动态的gif怎么去抽离占时最大的图
还有就是训练和ocr是怎么接入？