爬虫、Selenium、webUI自动化使用PIL+pytesseract识别验证码以及识别错误解决方案

背景:
大家在做爬虫或web端的UI自动化时会经常遇到的就是验证码,那怎么识别这验证码也是我们目前遇到的难题。(在这里咱们先不讨论:1.点击类的验证 2.滑动类的验证 3.中文类的验证)
简单地说,计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理,边界区分,面积计算,体积计算,扭曲变形校正。对于颜色则有色彩空间的计算与转换,图形上色,阴影,色差处理等等。

环境:
Python3.7
PIL
pytesseract

1、安装Python3.7
2、安装PIL库
3、安装pytesseract库

思路:
1、图片降噪

2、图片切割

3、图像文本输出

3.1 图片降噪

所谓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,只剩下需要识别的文字,让图片变成2进制点阵最好。

对于彩色背景的验证码:每个像素都可以放在一个5维的空间里,这5个维度分别是,X,Y,R,G,B,也就是像素的坐标和颜色,在计算机图形学中,有很多种色彩空间,最常用的比如RGB,印刷用的CYMK,还有比较少见的HSL或者HSV,每种色彩空间的维度都不一样,但是可以通过公式互相转换。在RGB空间中不好区分颜色,可以把色彩空间转换为HSV或HSL。色彩空间参见:http://baike.baidu.com/view/3427413.htm

识别验证码图片如下:


代码:

1、打开图片转化成灰度

import pytesseract
from PIL import Image

#1、导入Image包,打开图片
im = Image.open('1.jpg')

#2、把彩色图像转化为灰度图像。RBG转化到HSI彩色空间,采用L分量:
imgry = im.convert('L')
imgry.show()

转化成灰度效果如下:(还是比较模糊不能很好的被识别)


2、二值化处理

二值化是图像分割的一种常用方法。在二值化图象的时候把大于某个临界灰度值的像素灰度设为灰度极大值,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(一般设置为0-1)。根据阈值选取的不同,二值化的算法分为固定阈值和自适应阈值,这里选用比较简单的固定阈值。
把像素点大于阈值的设置,1,小于阈值的设置为0。生成一张查找表,再调用point()进行映射。

threshold = 140
table = []

for i in range(256):
   if i < threshold:
       table.append(0)
   else:
       table.append(1)
out = imgry.point(table, '1')
out.show()

二值化处理后的效果如图:


解决问题:

第一个错误:

1.FileNotFoundError:[WinError 2] 系统找不到指定的文件The system cannot find the file specified:

解决方案:

方案1:将tesseract.exe添加到系统的环境变量path中

方案2:修改pytesseract.py文件,指定tesseract.exe安装路径打开pytesseract的安装目录(这是我的目录:C:\Users\Administrator\venv\Lib\site-packages\pytesseract)找到并打开: pytesseract.py文件

注释掉原本的:

tesseract_cmd=‘tesseract’

新增tesseract_cmd 为tesseract.exe的安装路径

tesseract_cmd= ‘D:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe’


这样系统找不到指定的文件这个错误就可以解决了。

第二个错误:

2.解决上面的问题后运行代码又出错:

pytesseract.pytesseract.TesseractError: (1, 'Error opening data file C:\\Program Files (x86)\\Tesseract-OCR\\tessdata/eng.traineddata Please make sure the TESSDATA_PREFIX environment variable is set to your "tessdata" directory. Failed loading language \'eng\' Tesseract couldn\'t load any languages! Could not initialize tesseract.')

解决方案:

在代码中添加:

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'c://Program Files (x86)//Tesseract-OCR//tesseract.exe'

tessdata_dir_config = '--tessdata-dir "c://Program Files (x86)//Tesseract-OCR//tessdata"'

然后在指定的image_to_string配置下

image_to_string(image, lang = 'eng', config=tessdata_dir_config)

识别成功


©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 211,948评论 6 492
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,371评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 157,490评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,521评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,627评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,842评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,997评论 3 408
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,741评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,203评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,534评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,673评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,339评论 4 330
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,955评论 3 313
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,770评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,000评论 1 266
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,394评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,562评论 2 349