简介
图片验证码识别的可以分为几个步骤，一般用 Pillow 库或 OpenCV 来实现，这几个过程是：
灰度处理&二值化
降噪
字符分割
标准化
识别
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的值叫做灰度值，因此，灰度图像每个像素值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。
二值化：二值化可以把灰度图片转换成二值图像，把大于某个临界灰度值的像素灰度设置为灰度极大值，把小于这个值的像素灰度设为灰度极小值，从而实现二值化。
降噪就是把不需要的信息通通去除，比如背景，干扰线，干扰像素等等，只留下需要识别的字符，让图片变成2进制点阵，方便代入模型训练。
灰度处理：
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的值叫做灰度值，因此，灰度图像每个像素值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。
from PIL import Image # 用于打开图片和对图片处理
def img_to_gray(path):
"""
图片转灰度
:param path:
:return:
"""
img = Image.open(path)
img = img.convert('L') #转灰度
img.show() #显示图片
return img
path = '../files/verifyimg_edit_1.jpg'
im = img_to_gray(path)
path = path.replace('jpg','png')
im.save(path) #保存图片
处理前后的图片：
输入原始图片：
输出转灰度后的图片：
二值化：
二值化：二值化可以把灰度图片转换成二值图像，把大于某个临界灰度值的像素灰度设置为灰度极大值，把小于这个值的像素灰度设为灰度极小值，从而实现二值化。
from PIL import Image # 用于打开图片和对图片处理
def processing_image(path):
img = Image.open(path)
pixdata = img.load()
w, h = img.size
threshold = 160 # 该阈值不适合所有验证码，具体阈值请根据验证码情况设置
# 遍历所有像素，大于阈值的为黑色
for y in range(h):
for x in range(w):
if pixdata[x, y] < threshold:
pixdata[x, y] = 0
else:
pixdata[x, y] = 255
return img
path = '../files/verifyimg_edit_1.png' #已经完成转灰度的图片
im = processing_image(path)
path = path.replace('png','jpeg')
im.save(path)
输入转灰度后的图片：
输出二值化后的图片：
降噪
降噪就是把不需要的信息通通去除，比如背景，干扰线，干扰像素等等，只留下需要识别的字符，让图片变成2进制点阵，方便代入模型训练。
from PIL import Image, ImageDraw
# 二值数组
t2val = {}
def twoValue(image, G):
for y in xrange(0, image.size[1]):
for x in xrange(0, image.size[0]):
g = image.getpixel((x, y))
if g > G:
t2val[(x, y)] = 1
else:
t2val[(x, y)] = 0
# 根据一个点A的RGB值，与周围的8个点的RBG值比较，设定一个值N(0
# G: Integer 图像二值化阀值
# N: Integer 降噪率 0
# Z: Integer 降噪次数
# 输出
# 0：降噪成功
# 1：降噪失败
def clearNoise(image, N, Z):
for i in xrange(0, Z):
t2val[(0, 0)] = 1
t2val[(image.size[0] - 1, image.size[1] - 1)] = 1
for x in xrange(1, image.size[0] - 1):
for y in xrange(1, image.size[1] - 1):
nearDots = 0
L = t2val[(x, y)]
if L == t2val[(x - 1, y - 1)]:
nearDots += 1
if L == t2val[(x - 1, y)]:
nearDots += 1
if L == t2val[(x - 1, y + 1)]:
nearDots += 1
if L == t2val[(x, y - 1)]:
nearDots += 1
if L == t2val[(x, y + 1)]:
nearDots += 1
if L == t2val[(x + 1, y - 1)]:
nearDots += 1
if L == t2val[(x + 1, y)]:
nearDots += 1
if L == t2val[(x + 1, y + 1)]:
nearDots += 1
if nearDots < N:
t2val[(x, y)] = 1
def saveImage(filename, size):
image = Image.new("1", size)
draw = ImageDraw.Draw(image)
for x in xrange(0, size[0]):
for y in xrange(0, size[1]):
draw.point((x, y), t2val[(x, y)])
image.save(filename)
path = u'../files/verifyimg_edit_二值化.jpg' #已经完成二值化的图片
image = Image.open(path)
twoValue(image, 100)
clearNoise(image, 2, 1)
path1 = u'../files/verifyimg_edit_降噪11.jpg'
saveImage(path1, image.size)
输入二值化后的图片：
输出降噪后图片：
文字识别
def image_recognition(image):
'''
文字识别
:param image:
:return:
'''
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"d:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe" # 设置pyteseract路径
result = pytesseract.image_to_string(image) # 图片转文字
print(result)
path = u'../files/verifyimg_edit_降噪11.jpg' #已经完成降噪的图片
image = Image.open(path)
image_recognition(image)
输出：6032
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