python实现对简单的运算型验证码的识别【不使用OpenCV】
最近在写我们学校的教务系统的手机版，在前端用户执行绑定操作后，服务器将执行登录，但在登录过程中，教务系统中有个运算型的验证码，大致是这个样子的： 
下面我们开始实现这个验证码的识别。
1、图片读取
从网站上下载大量同类型的验证码，人工标记上每个验证码的识别结果
2、图片灰度化、二值化
灰度化，在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。
通过PIL中的算法即可快速实现灰度化：img=img.convert("L")
这样我们就得到了R=G=B的代码
接下来我们要进行二值化，二值化的目的就是把文字和背景部分严格区分开。可以通过尝试的方法，找到一个阈值，然后将RGB大于阈值的置为1，否则置为0。
3、降噪
本次实践并没有用到，因为验证码比较简单，并没有用到此步骤
4、分割
我们根据验证码本身，通过分割割除每一块数字、符号的图片
5、获取样本并计算特征值
接下来我们有了各个数字图片的样本。
如何和新来的图片进行匹配？
我们要通过计算黑色像素点/总像素点的值然后对所有图片都如此操作，分别取 分割出来的6份中第一份的平均值，这样的到了能代表0这个图片的6份数值存起来后面用。
6、识别图片
将计算好的 6个值与我们之前给0-9计算的这个值分别进行比较 找出和0-9最相似的数字 这个数字就是我们想要的结果
完整代码：
- import base64
- import json
- import os
- import random
- import string
-
- from PIL import Image, ImageDraw
- import requests
- import ssl
-
-
- def getimg(filename):
- url = "【验证码获取网址已删除】"
- r = requests.get(url, verify=False)
- # print(r.text)
- res = json.loads(r.text)
- print(res)
- # print(res['content'])
- f = open(filename, 'wb')
- # 获取动漫头像
- anime = res['content'].split(',')[1]
- # print(anime)
- # 对返回的头像进行解码
- anime = base64.b64decode(anime)
-
- # 将头像写入文件当中
- f.write(anime)
- f.close()
-
-
- def get_block_score(img):
- sum = 0
- black = 0
- for i in range(img.size[0]):
- for j in range(img.size[1]):
- if img.getpixel((i, j)) == 0:
- black += 1
- sum += 1
-
- return black, sum
-
-
- # 计算特征值
- def get_features_vaule_by_img(img):
- wide = img.size[0]
- one_wide = int(wide / 2)
- high = img.size[1]
- one_high = int(high / 3)
- score_lsit = []
- for i in range(3):
- for j in range(2):
- img_one = img.crop((j * one_wide, i * one_high, (j + 1) * one_wide, (i + 1) * one_high))
- black, sum = get_block_score(img_one)
- score_lsit.append(black * 1.0 / sum)
- return score_lsit
-
-
- def ez_map(thresold):
- res = []
- for i in range(256):
- if i < thresold:
- res.append(0)
- else:
- res.append(1)
- return res
-
-
- def pre_hd_ez(img):
- img = img.convert("L")
- # 二值
- thresold = 140
- table = ez_map(thresold)
- # img=img.convert("1")
-
- img = img.point(table, '1')
- return img
-
-
- def pre_split_img(img):
- imgs = []
- num1 = (20,6,31,21)
-
- fuhao = (36,6,50,21)
- num2 = (51,6,62,21)
- img_num1 = img.crop(num1)
- img_fuhao = img.crop(fuhao)
- img_num2 = img.crop(num2)
- imgs.append(img_num1)
- imgs.append(img_fuhao)
- imgs.append(img_num2)
- return imgs
- filename =""
- def Base64ToImage(_base64):
- str = random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 16)
- global filename
- filename = ''.join(str) +'.jpg'
- f = open(filename, 'wb')
- # 获取动漫头像
- anime = _base64.split(',')[1]
- # 对返回的头像进行解码
- anime = base64.b64decode(anime)
- # 将头像写入文件当中
- f.write(anime)
- f.close()
- img = Image.open(filename)
-
- return img
-
-
- fuhao = [ [0.08571428571428572, 0.08571428571428572, 0.42857142857142855, 0.42857142857142855, 0.11428571428571428, 0.11428571428571428],[0.2857142857142857, 0.0, 0.2857142857142857, 0.0, 0.0, 0.0]]
- nums1=[
- [0.36, 0.44, 0.4, 0.4, 0.36, 0.44],
- [0.24, 0.32, 0.0, 0.4, 0.24, 0.56],
- [0.32, 0.4, 0.04, 0.4, 0.48, 0.32],
- [0.32, 0.48, 0.16, 0.64, 0.32, 0.48],
- [0.04, 0.48, 0.36, 0.52, 0.16, 0.44],
- [0.4, 0.24, 0.28, 0.48, 0.32, 0.4],
- [0.36, 0.32, 0.56, 0.48, 0.36, 0.48],
- [0.32, 0.48, 0.04, 0.44, 0.24, 0.12],
- [0.4, 0.48, 0.56, 0.64, 0.4, 0.48],
- [0.4, 0.44, 0.4, 0.64, 0.24, 0.44]
- ]
- nums2=[
- [0.44, 0.36, 0.4, 0.4, 0.44, 0.36],
- [0.4, 0.16, 0.2, 0.2, 0.4, 0.4],
- [0.4, 0.32, 0.12, 0.32, 0.56, 0.24],
- [0.4, 0.4, 0.24, 0.56, 0.4, 0.4],
- [0.12, 0.4, 0.4, 0.52, 0.2, 0.44],
- [0.48, 0.16, 0.36, 0.4, 0.4, 0.32],
- [0.44, 0.24, 0.64, 0.4, 0.44, 0.4],
- [0.4, 0.4, 0.2, 0.28, 0.36, 0.0],
- [0.48, 0.4, 0.64, 0.56, 0.48, 0.4],
- [0.48, 0.36, 0.48, 0.56, 0.32, 0.36]
- ]
-
- #getimg('result.jpg') # 获取图片
- # 先预处理、二值化
- def Recognition(_base64):
- img = Base64ToImage(_base64)
- img = pre_hd_ez(img) # 二值化
- imgs = pre_split_img(img) # 分隔
- global filename
-
- os.remove(filename)
- code_num1 = get_features_vaule_by_img(imgs[0]) # 计算特征值
- code_fuhao = get_features_vaule_by_img(imgs[1]) # 计算特征值
- code_num2 = get_features_vaule_by_img(imgs[2]) # 计算特征值
- # print('code1：'+str( code_num1), 'code2：'+str(code_num2))
- a = 0
- b = 0
- for index in range(0, 10):
- if (code_num1 == nums1[index]):
- # print(index)
- a = index
- break
- for index in range(0, 10):
- if (code_num2 == nums2[index]):
- # print(index)
- b = index
- break
- if code_fuhao == fuhao[0]:
- print(str(a) + '+' + str(b) + '=' + str(a + b))
- return a+b
- elif code_fuhao == fuhao[1]:
- print(str(a) + '*' + str(b) + '=' + str(a * b))
- return a * b
- else:
- print('符号识别Error')
-
- Recognition("data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAGQAAAAZCAIAAABIPBwcAAACYUlEQVR42uWYPUp2QQyFsxgbO7Hy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\nIaN88SgEm/JagDVKP/C8qqF/AD8/f75l3isgAAAAAElFTkSuQmCC")
