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谈谈Python进行验证码识别的一些想法(python验证整数)

编辑:rootadmin

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用python加“验证码”为关键词在baidu里搜一下,可以找到很多关于验证码识别的文章。我大体看了一下,主要方法有几类:一类是通过对图片进行处理,然后利用字库特征匹配的方法,一类是图片处理后建立字符对应字典,还有一类是直接利用ocr模块进行识别。不管是用什么方法,都需要首先对图片进行处理,于是试着对下面的验证码进行分析。

一、图片处理

这个验证码中主要的影响因素是中间的曲线,首先考虑去掉图片中的曲线。考虑了两种算法:第一种是首先取到曲线头的位置,即x=0时,黑点的位置。然后向后移动x的取值,观察每个x下黑点的位置,判断前后两个相邻黑点之间的距离,如果距离在一定范围内,可以基本判断该点是曲线上的点,最后将曲线上的点全部绘成白色。试了一下这种方法,结果得到的图片效果很一般,曲线不能完全去除,而且容量将字符的线条去除。第二种考虑用单位面积内点的密度来进行计算。于是首先计算单位面积内点的个数,将单位面积内点个数少于某一指定数的面积去除,剩余的部分基本上就是验证码字符的部分。本例中,为了便于操作,取了5*5做为单位范围,并调整单位面积内点的标准密度为。处理后的效果:

谈谈Python进行验证码识别的一些想法(python验证整数)

二、字符验证

这里我使用的方法是利用pytesser进行ocr识别,但由于这类验证码字符的不规则性,使得验证结果的准确性并不是很高。具体哪位大牛,有什么好的办法,希望能给指点一下。

三、准备工作与代码实例

1、PIL、pytesser、tesseract

(1)安装PIL:下载地址: OCR engine下载:

Python网站验证码识别 0x识别涉及技术验证码识别涉及很多方面的内容。入手难度大,但是入手后,可拓展性又非常广泛,可玩性极强,成就感也很足。验证码图像处理验证码图像

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Python开发如何在ubuntu . 上配置vim 1,安装vim,你可以使用ubuntu自带的apt-get工具安装。apt-getinstallvim-gnome2,安装成功后,进行配置1首先进行自动提示补全的配置(pydiction)从官方上下载http:/

标签: python验证整数

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