Python验证码识别

大致介绍

　　在python爬虫爬取某些网站的验证码的时候可能会遇到验证码识别的问题，现在的验证码大多分为四类：

　　　　1、计算验证码

　　 2、滑块验证码

　　　　3、识图验证码

　　　　4、语音验证码

　　这篇博客主要写的就是识图验证码，识别的是简单的验证码，要想让识别率更高，识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库。

　　识别验证码通常是这几个步骤：

　　　　1、灰度处理

　　　　2、二值化

　　　　3、去除边框（如果有的话）

　　　　4、降噪

　　　　5、切割字符或者倾斜度矫正

　　　　6、训练字体库

　　　　7、识别

　　这6个步骤中前三个步骤是基本的，4或者5可根据实际情况选择是否需要，并不一定切割验证码，识别率就会上升很多有时候还会下降

　　这篇博客不涉及训练字体库的内容，请自行搜索。同样也不讲解基础的语法。

　　用到的几个主要的python库： Pillow(python图像处理库)、OpenCV(高级图像处理库)、pytesseract(识别库)

灰度处理&二值化

　　灰度处理，就是把彩色的验证码图片转为灰色的图片。

　　二值化，是将图片处理为只有黑白两色的图片，利于后面的图像处理和识别

　　在OpenCV中有现成的方法可以进行灰度处理和二值化，处理后的效果：

　　代码：

 1 # 自适应阀值二值化
 2 def _get_dynamic_binary_image(filedir, img_name):
 3   filename =   './out_img/' + img_name.split('.')[0] + '-binary.jpg'
 4   img_name = filedir + '/' + img_name
 5   print('.....' + img_name)
 6   im = cv2.imread(img_name)
 7   im = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #灰值化
 8   # 二值化
 9   th1 = cv2.adaptiveThreshold(im, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 21, 1)
10   cv2.imwrite(filename,th1)
11   return th1

去除边框

　　如果验证码有边框，那我们就需要去除边框，去除边框就是遍历像素点，找到四个边框上的所有点，把他们都改为白色，我这里边框是两个像素宽

　　注意：在用OpenCV时，图片的矩阵点是反的，就是长和宽是颠倒的

　　代码：

# 去除边框
def clear_border(img,img_name):
  filename = './out_img/' + img_name.split('.')[0] + '-clearBorder.jpg'
  h, w = img.shape[:2]
  for y in range(0, w):
    for x in range(0, h):
      if y < 2 or y > w - 2:
        img[x, y] = 255
      if x < 2 or x > h -2:
        img[x, y] = 255

  cv2.imwrite(filename,img)
  return img

　　效果：

降噪

　　降噪是验证码处理中比较重要的一个步骤，我这里使用了点降噪和线降噪

　　线降噪的思路就是检测这个点相邻的四个点（图中标出的绿色点），判断这四个点中是白点的个数，如果有两个以上的白色像素点，那么就认为这个点是白色的，从而去除整个干扰线，但是这种方法是有限度的，如果干扰线特别粗就没有办法去除，只能去除细的干扰线

　　代码：

 1 # 干扰线降噪
 2 def interference_line(img, img_name):
 3   filename =  './out_img/' + img_name.split('.')[0] + '-interferenceline.jpg'
 4   h, w = img.shape[:2]
 5   # ！！！opencv矩阵点是反的
 6   # img[1,2] 1:图片的高度，2：图片的宽度
 7   for y in range(1, w - 1):
 8     for x in range(1, h - 1):
 9       count = 0
10       if img[x, y - 1] > 245:
11         count = count + 1
12       if img[x, y + 1] > 245:
13         count = count + 1
14       if img[x - 1, y] > 245:
15         count = count + 1
16       if img[x + 1, y] > 245:
17         count = count + 1
18       if count > 2:
19         img[x, y] = 255
20   cv2.imwrite(filename,img)
21   return img

　　点降噪的思路和线降噪的差不多，只是会针对不同的位置检测的点不一样,注释写的很清楚了

　　代码：

# 点降噪
def interference_point(img,img_name, x = 0, y = 0):
    """
    9邻域框,以当前点为中心的田字框,黑点个数
    :param x:
    :param y:
    :return:
    """
    filename =  './out_img/' + img_name.split('.')[0] + '-interferencePoint.jpg'
    # todo 判断图片的长宽度下限
    cur_pixel = img[x,y]# 当前像素点的值
    height,width = img.shape[:2]

    for y in range(0, width - 1):
      for x in range(0, height - 1):
        if y == 0:  # 第一行
            if x == 0:  # 左上顶点,4邻域
                # 中心点旁边3个点
                sum = int(cur_pixel) 
                      + int(img[x, y + 1]) 
                      + int(img[x + 1, y]) 
                      + int(img[x + 1, y + 1])
                if sum <= 2 * 245:
                  img[x, y] = 0
            elif x == height - 1:  # 右上顶点
                sum = int(cur_pixel) 
                      + int(img[x, y + 1]) 
                      + int(img[x - 1, y]) 
                      + int(img[x - 1, y + 1])
                if sum <= 2 * 245:
                  img[x, y] = 0
            else:  # 最上非顶点,6邻域
                sum = int(img[x - 1, y]) 
                      + int(img[x - 1, y + 1]) 
                      + int(cur_pixel) 
                      + int(img[x, y + 1]) 
                      + int(img[x + 1, y]) 
                      + int(img[x + 1, y + 1])
                if sum <= 3 * 245:
                  img[x, y] = 0
        elif y == width - 1:  # 最下面一行
            if x == 0:  # 左下顶点
                # 中心点旁边3个点
                sum = int(cur_pixel) 
                      + int(img[x + 1, y]) 
                      + int(img[x + 1, y - 1]) 
                      + int(img[x, y - 1])
                if sum <= 2 * 245:
                  img[x, y] = 0
            elif x == height - 1:  # 右下顶点
                sum = int(cur_pixel) 
                      + int(img[x, y - 1]) 
                      + int(img[x - 1, y]) 
                      + int(img[x - 1, y - 1])

                if sum <= 2 * 245:
                  img[x, y] = 0
            else:  # 最下非顶点,6邻域
                sum = int(cur_pixel) 
                      + int(img[x - 1, y]) 
                      + int(img[x + 1, y]) 
                      + int(img[x, y - 1]) 
                      + int(img[x - 1, y - 1]) 
                      + int(img[x + 1, y - 1])
                if sum <= 3 * 245:
                  img[x, y] = 0
        else:  # y不在边界
            if x == 0:  # 左边非顶点
                sum = int(img[x, y - 1]) 
                      + int(cur_pixel) 
                      + int(img[x, y + 1]) 
                      + int(img[x + 1, y - 1]) 
                      + int(img[x + 1, y]) 
                      + int(img[x + 1, y + 1])

                if sum <= 3 * 245:
                  img[x, y] = 0
            elif x == height - 1:  # 右边非顶点
                sum = int(img[x, y - 1]) 
                      + int(cur_pixel) 
                      + int(img[x, y + 1]) 
                      + int(img[x - 1, y - 1]) 
                      + int(img[x - 1, y]) 
                      + int(img[x - 1, y + 1])

                if sum <= 3 * 245:
                  img[x, y] = 0
            else:  # 具备9领域条件的
                sum = int(img[x - 1, y - 1]) 
                      + int(img[x - 1, y]) 
                      + int(img[x - 1, y + 1]) 
                      + int(img[x, y - 1]) 
                      + int(cur_pixel) 
                      + int(img[x, y + 1]) 
                      + int(img[x + 1, y - 1]) 
                      + int(img[x + 1, y]) 
                      + int(img[x + 1, y + 1])
                if sum <= 4 * 245:
                  img[x, y] = 0
    cv2.imwrite(filename,img)
    return img

　　效果：

　　其实到了这一步，这些字符就可以识别了，没必要进行字符切割了，现在这三种类型的验证码识别率已经达到50%以上了

字符切割

　　字符切割通常用于验证码中有粘连的字符，粘连的字符不好识别，所以我们需要将粘连的字符切割为单个的字符，在进行识别

　　字符切割的思路就是找到一个黑色的点，然后在遍历与他相邻的黑色的点，直到遍历完所有的连接起来的黑色的点，找出这些点中的最高的点、最低的点、最右边的点、最左边的点，记录下这四个点，认为这是一个字符，然后在向后遍历点，直至找到黑色的点，继续以上的步骤。最后通过每个字符的四个点进行切割

　　图中红色的点就是代码执行完后，标识出的每个字符的四个点，然后就会根据这四个点进行切割（图中画的有些误差，懂就好）

　　但是也可以看到，m2是粘连的，代码认为他是一个字符，所以我们需要对每个字符的宽度进行检测，如果他的宽度过宽，我们就认为他是两个粘连在一起的字符，并将它在从中间切割

　　确定每个字符的四个点代码：

def cfs(im,x_fd,y_fd):
  '''用队列和集合记录遍历过的像素坐标代替单纯递归以解决cfs访问过深问题
  '''

  # print('**********')

  xaxis=[]
  yaxis=[]
  visited =set()
  q = Queue()
  q.put((x_fd, y_fd))
  visited.add((x_fd, y_fd))
  offsets=[(1, 0), (0, 1), (-1, 0), (0, -1)]#四邻域

  while not q.empty():
      x,y=q.get()

      for xoffset,yoffset in offsets:
          x_neighbor,y_neighbor = x+xoffset,y+yoffset

          if (x_neighbor,y_neighbor) in (visited):
              continue  # 已经访问过了

          visited.add((x_neighbor, y_neighbor))

          try:
              if im[x_neighbor, y_neighbor] == 0:
                  xaxis.append(x_neighbor)
                  yaxis.append(y_neighbor)
                  q.put((x_neighbor,y_neighbor))

          except IndexError:
              pass
  # print(xaxis)
  if (len(xaxis) == 0 | len(yaxis) == 0):
    xmax = x_fd + 1
    xmin = x_fd
    ymax = y_fd + 1
    ymin = y_fd

  else:
    xmax = max(xaxis)
    xmin = min(xaxis)
    ymax = max(yaxis)
    ymin = min(yaxis)
    #ymin,ymax=sort(yaxis)

  return ymax,ymin,xmax,xmin

def detectFgPix(im,xmax):
  '''搜索区块起点
  '''

  h,w = im.shape[:2]
  for y_fd in range(xmax+1,w):
      for x_fd in range(h):
          if im[x_fd,y_fd] == 0:
              return x_fd,y_fd

def CFS(im):
  '''切割字符位置
  '''

  zoneL=[]#各区块长度L列表
  zoneWB=[]#各区块的X轴[起始，终点]列表
  zoneHB=[]#各区块的Y轴[起始，终点]列表

  xmax=0#上一区块结束黑点横坐标,这里是初始化
  for i in range(10):

      try:
          x_fd,y_fd = detectFgPix(im,xmax)
          # print(y_fd,x_fd)
          xmax,xmin,ymax,ymin=cfs(im,x_fd,y_fd)
          L = xmax - xmin
          H = ymax - ymin
          zoneL.append(L)
          zoneWB.append([xmin,xmax])
          zoneHB.append([ymin,ymax])

      except TypeError:
          return zoneL,zoneWB,zoneHB

  return zoneL,zoneWB,zoneHB

　　分割粘连字符代码：

      # 切割的位置
      im_position = CFS(im)

      maxL = max(im_position[0])
      minL = min(im_position[0])

      # 如果有粘连字符，如果一个字符的长度过长就认为是粘连字符，并从中间进行切割
      if(maxL > minL + minL * 0.7):
        maxL_index = im_position[0].index(maxL)
        minL_index = im_position[0].index(minL)
        # 设置字符的宽度
        im_position[0][maxL_index] = maxL // 2
        im_position[0].insert(maxL_index + 1, maxL // 2)
        # 设置字符X轴[起始，终点]位置
        im_position[1][maxL_index][1] = im_position[1][maxL_index][0] + maxL // 2
        im_position[1].insert(maxL_index + 1, [im_position[1][maxL_index][1] + 1, im_position[1][maxL_index][1] + 1 + maxL // 2])
        # 设置字符的Y轴[起始，终点]位置
        im_position[2].insert(maxL_index + 1, im_position[2][maxL_index])

      # 切割字符，要想切得好就得配置参数，通常 1 or 2 就可以
      cutting_img(im,im_position,img_name,1,1)

　　切割粘连字符代码：

def cutting_img(im,im_position,img,xoffset = 1,yoffset = 1):
  filename =  './out_img/' + img.split('.')[0]
  # 识别出的字符个数
  im_number = len(im_position[1])
  # 切割字符
  for i in range(im_number):
    im_start_X = im_position[1][i][0] - xoffset
    im_end_X = im_position[1][i][1] + xoffset
    im_start_Y = im_position[2][i][0] - yoffset
    im_end_Y = im_position[2][i][1] + yoffset
    cropped = im[im_start_Y:im_end_Y, im_start_X:im_end_X]
    cv2.imwrite(filename + '-cutting-' + str(i) + '.jpg',cropped)

　　效果：

　　识别

　　识别用的是typesseract库，主要识别一行字符和单个字符时的参数设置，识别中英文的参数设置，代码很简单就一行，我这里大多是filter文件的操作

　　代码：

      # 识别验证码
      cutting_img_num = 0
      for file in os.listdir('./out_img'):
        str_img = ''
        if fnmatch(file, '%s-cutting-*.jpg' % img_name.split('.')[0]):
          cutting_img_num += 1
      for i in range(cutting_img_num):
        try:
          file = './out_img/%s-cutting-%s.jpg' % (img_name.split('.')[0], i)
          # 识别字符
          str_img = str_img + image_to_string(Image.open(file),lang = 'eng', config='-psm 10') #单个字符是10，一行文本是7
        except Exception as err:
          pass
      print('切图：%s' % cutting_img_num)
      print('识别为：%s' % str_img)

　　最后这种粘连字符的识别率是在30%左右，而且这种只是处理两个字符粘连，如果有两个以上的字符粘连还不能识别，但是根据字符宽度判别的话也不难，有兴趣的可以试一下

　　无需切割字符识别的效果：

　　需要切割字符的识别效果：

　　这种只是能够识别简单验证码，复杂的验证码还要靠大家了

　　参考资料：

　　　　1、http://www.jianshu.com/p/41127bf90ca9

　　本来参考了挺多的资料，但是时间长了就找不到了，如果有人发现了，可以告诉我，我再添加

　　使用方法：

　　　　1、将要识别的验证码图片放入与脚本同级的img文件夹中，创建out_img文件夹
　　　　2、python3 filename
　　　　3、二值化、降噪等各个阶段的图片将存储在out_img文件夹中，最终识别结果会打印到屏幕上

　　最后附上源码（带切割，不想要切割的就自己修改吧）：

  1 from PIL import Image
  2 from pytesseract import *
  3 from fnmatch import fnmatch
  4 from queue import Queue
  5 import matplotlib.pyplot as plt
  6 import cv2
  7 import time
  8 import os
  9 
 10 
 11 
 12 
 13 
 14 def clear_border(img,img_name):
 15   '''去除边框
 16   '''
 17 
 18   filename = './out_img/' + img_name.split('.')[0] + '-clearBorder.jpg'
 19   h, w = img.shape[:2]
 20   for y in range(0, w):
 21     for x in range(0, h):
 22       # if y ==0 or y == w -1 or y == w - 2:
 23       if y < 4 or y > w -4:
 24         img[x, y] = 255
 25       # if x == 0 or x == h - 1 or x == h - 2:
 26       if x < 4 or x > h - 4:
 27         img[x, y] = 255
 28 
 29   cv2.imwrite(filename,img)
 30   return img
 31 
 32 
 33 def interference_line(img, img_name):
 34   '''
 35   干扰线降噪
 36   '''
 37 
 38   filename =  './out_img/' + img_name.split('.')[0] + '-interferenceline.jpg'
 39   h, w = img.shape[:2]
 40   # ！！！opencv矩阵点是反的
 41   # img[1,2] 1:图片的高度，2：图片的宽度
 42   for y in range(1, w - 1):
 43     for x in range(1, h - 1):
 44       count = 0
 45       if img[x, y - 1] > 245:
 46         count = count + 1
 47       if img[x, y + 1] > 245:
 48         count = count + 1
 49       if img[x - 1, y] > 245:
 50         count = count + 1
 51       if img[x + 1, y] > 245:
 52         count = count + 1
 53       if count > 2:
 54         img[x, y] = 255
 55   cv2.imwrite(filename,img)
 56   return img
 57 
 58 def interference_point(img,img_name, x = 0, y = 0):
 59     """点降噪
 60     9邻域框,以当前点为中心的田字框,黑点个数
 61     :param x:
 62     :param y:
 63     :return:
 64     """
 65     filename =  './out_img/' + img_name.split('.')[0] + '-interferencePoint.jpg'
 66     # todo 判断图片的长宽度下限
 67     cur_pixel = img[x,y]# 当前像素点的值
 68     height,width = img.shape[:2]
 69 
 70     for y in range(0, width - 1):
 71       for x in range(0, height - 1):
 72         if y == 0:  # 第一行
 73             if x == 0:  # 左上顶点,4邻域
 74                 # 中心点旁边3个点
 75                 sum = int(cur_pixel) 
 76                       + int(img[x, y + 1]) 
 77                       + int(img[x + 1, y]) 
 78                       + int(img[x + 1, y + 1])
 79                 if sum <= 2 * 245:
 80                   img[x, y] = 0
 81             elif x == height - 1:  # 右上顶点
 82                 sum = int(cur_pixel) 
 83                       + int(img[x, y + 1]) 
 84                       + int(img[x - 1, y]) 
 85                       + int(img[x - 1, y + 1])
 86                 if sum <= 2 * 245:
 87                   img[x, y] = 0
 88             else:  # 最上非顶点,6邻域
 89                 sum = int(img[x - 1, y]) 
 90                       + int(img[x - 1, y + 1]) 
 91                       + int(cur_pixel) 
 92                       + int(img[x, y + 1]) 
 93                       + int(img[x + 1, y]) 
 94                       + int(img[x + 1, y + 1])
 95                 if sum <= 3 * 245:
 96                   img[x, y] = 0
 97         elif y == width - 1:  # 最下面一行
 98             if x == 0:  # 左下顶点
 99                 # 中心点旁边3个点
100                 sum = int(cur_pixel) 
101                       + int(img[x + 1, y]) 
102                       + int(img[x + 1, y - 1]) 
103                       + int(img[x, y - 1])
104                 if sum <= 2 * 245:
105                   img[x, y] = 0
106             elif x == height - 1:  # 右下顶点
107                 sum = int(cur_pixel) 
108                       + int(img[x, y - 1]) 
109                       + int(img[x - 1, y]) 
110                       + int(img[x - 1, y - 1])
111 
112                 if sum <= 2 * 245:
113                   img[x, y] = 0
114             else:  # 最下非顶点,6邻域
115                 sum = int(cur_pixel) 
116                       + int(img[x - 1, y]) 
117                       + int(img[x + 1, y]) 
118                       + int(img[x, y - 1]) 
119                       + int(img[x - 1, y - 1]) 
120                       + int(img[x + 1, y - 1])
121                 if sum <= 3 * 245:
122                   img[x, y] = 0
123         else:  # y不在边界
124             if x == 0:  # 左边非顶点
125                 sum = int(img[x, y - 1]) 
126                       + int(cur_pixel) 
127                       + int(img[x, y + 1]) 
128                       + int(img[x + 1, y - 1]) 
129                       + int(img[x + 1, y]) 
130                       + int(img[x + 1, y + 1])
131 
132                 if sum <= 3 * 245:
133                   img[x, y] = 0
134             elif x == height - 1:  # 右边非顶点
135                 sum = int(img[x, y - 1]) 
136                       + int(cur_pixel) 
137                       + int(img[x, y + 1]) 
138                       + int(img[x - 1, y - 1]) 
139                       + int(img[x - 1, y]) 
140                       + int(img[x - 1, y + 1])
141 
142                 if sum <= 3 * 245:
143                   img[x, y] = 0
144             else:  # 具备9领域条件的
145                 sum = int(img[x - 1, y - 1]) 
146                       + int(img[x - 1, y]) 
147                       + int(img[x - 1, y + 1]) 
148                       + int(img[x, y - 1]) 
149                       + int(cur_pixel) 
150                       + int(img[x, y + 1]) 
151                       + int(img[x + 1, y - 1]) 
152                       + int(img[x + 1, y]) 
153                       + int(img[x + 1, y + 1])
154                 if sum <= 4 * 245:
155                   img[x, y] = 0
156     cv2.imwrite(filename,img)
157     return img
158 
159 def _get_dynamic_binary_image(filedir, img_name):
160   '''
161   自适应阀值二值化
162   '''
163 
164   filename =   './out_img/' + img_name.split('.')[0] + '-binary.jpg'
165   img_name = filedir + '/' + img_name
166   print('.....' + img_name)
167   im = cv2.imread(img_name)
168   im = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
169 
170   th1 = cv2.adaptiveThreshold(im, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 21, 1)
171   cv2.imwrite(filename,th1)
172   return th1
173 
174 def _get_static_binary_image(img, threshold = 140):
175   '''
176   手动二值化
177   '''
178 
179   img = Image.open(img)
180   img = img.convert('L')
181   pixdata = img.load()
182   w, h = img.size
183   for y in range(h):
184     for x in range(w):
185       if pixdata[x, y] < threshold:
186         pixdata[x, y] = 0
187       else:
188         pixdata[x, y] = 255
189 
190   return img
191 
192 
193 def cfs(im,x_fd,y_fd):
194   '''用队列和集合记录遍历过的像素坐标代替单纯递归以解决cfs访问过深问题
195   '''
196 
197   # print('**********')
198 
199   xaxis=[]
200   yaxis=[]
201   visited =set()
202   q = Queue()
203   q.put((x_fd, y_fd))
204   visited.add((x_fd, y_fd))
205   offsets=[(1, 0), (0, 1), (-1, 0), (0, -1)]#四邻域
206 
207   while not q.empty():
208       x,y=q.get()
209 
210       for xoffset,yoffset in offsets:
211           x_neighbor,y_neighbor = x+xoffset,y+yoffset
212 
213           if (x_neighbor,y_neighbor) in (visited):
214               continue  # 已经访问过了
215 
216           visited.add((x_neighbor, y_neighbor))
217 
218           try:
219               if im[x_neighbor, y_neighbor] == 0:
220                   xaxis.append(x_neighbor)
221                   yaxis.append(y_neighbor)
222                   q.put((x_neighbor,y_neighbor))
223 
224           except IndexError:
225               pass
226   # print(xaxis)
227   if (len(xaxis) == 0 | len(yaxis) == 0):
228     xmax = x_fd + 1
229     xmin = x_fd
230     ymax = y_fd + 1
231     ymin = y_fd
232 
233   else:
234     xmax = max(xaxis)
235     xmin = min(xaxis)
236     ymax = max(yaxis)
237     ymin = min(yaxis)
238     #ymin,ymax=sort(yaxis)
239 
240   return ymax,ymin,xmax,xmin
241 
242 def detectFgPix(im,xmax):
243   '''搜索区块起点
244   '''
245 
246   h,w = im.shape[:2]
247   for y_fd in range(xmax+1,w):
248       for x_fd in range(h):
249           if im[x_fd,y_fd] == 0:
250               return x_fd,y_fd
251 
252 def CFS(im):
253   '''切割字符位置
254   '''
255 
256   zoneL=[]#各区块长度L列表
257   zoneWB=[]#各区块的X轴[起始，终点]列表
258   zoneHB=[]#各区块的Y轴[起始，终点]列表
259 
260   xmax=0#上一区块结束黑点横坐标,这里是初始化
261   for i in range(10):
262 
263       try:
264           x_fd,y_fd = detectFgPix(im,xmax)
265           # print(y_fd,x_fd)
266           xmax,xmin,ymax,ymin=cfs(im,x_fd,y_fd)
267           L = xmax - xmin
268           H = ymax - ymin
269           zoneL.append(L)
270           zoneWB.append([xmin,xmax])
271           zoneHB.append([ymin,ymax])
272 
273       except TypeError:
274           return zoneL,zoneWB,zoneHB
275 
276   return zoneL,zoneWB,zoneHB
277 
278 
279 def cutting_img(im,im_position,img,xoffset = 1,yoffset = 1):
280   filename =  './out_img/' + img.split('.')[0]
281   # 识别出的字符个数
282   im_number = len(im_position[1])
283   # 切割字符
284   for i in range(im_number):
285     im_start_X = im_position[1][i][0] - xoffset
286     im_end_X = im_position[1][i][1] + xoffset
287     im_start_Y = im_position[2][i][0] - yoffset
288     im_end_Y = im_position[2][i][1] + yoffset
289     cropped = im[im_start_Y:im_end_Y, im_start_X:im_end_X]
290     cv2.imwrite(filename + '-cutting-' + str(i) + '.jpg',cropped)
291 
292 
293 
294 def main():
295   filedir = './easy_img'
296 
297   for file in os.listdir(filedir):
298     if fnmatch(file, '*.jpeg'):
299       img_name = file
300 
301       # 自适应阈值二值化
302       im = _get_dynamic_binary_image(filedir, img_name)
303 
304       # 去除边框
305       im = clear_border(im,img_name)
306 
307       # 对图片进行干扰线降噪
308       im = interference_line(im,img_name)
309 
310       # 对图片进行点降噪
311       im = interference_point(im,img_name)
312 
313       # 切割的位置
314       im_position = CFS(im)
315 
316       maxL = max(im_position[0])
317       minL = min(im_position[0])
318 
319       # 如果有粘连字符，如果一个字符的长度过长就认为是粘连字符，并从中间进行切割
320       if(maxL > minL + minL * 0.7):
321         maxL_index = im_position[0].index(maxL)
322         minL_index = im_position[0].index(minL)
323         # 设置字符的宽度
324         im_position[0][maxL_index] = maxL // 2
325         im_position[0].insert(maxL_index + 1, maxL // 2)
326         # 设置字符X轴[起始，终点]位置
327         im_position[1][maxL_index][1] = im_position[1][maxL_index][0] + maxL // 2
328         im_position[1].insert(maxL_index + 1, [im_position[1][maxL_index][1] + 1, im_position[1][maxL_index][1] + 1 + maxL // 2])
329         # 设置字符的Y轴[起始，终点]位置
330         im_position[2].insert(maxL_index + 1, im_position[2][maxL_index])
331 
332       # 切割字符，要想切得好就得配置参数，通常 1 or 2 就可以
333       cutting_img(im,im_position,img_name,1,1)
334 
335       # 识别验证码
336       cutting_img_num = 0
337       for file in os.listdir('./out_img'):
338         str_img = ''
339         if fnmatch(file, '%s-cutting-*.jpg' % img_name.split('.')[0]):
340           cutting_img_num += 1
341       for i in range(cutting_img_num):
342         try:
343           file = './out_img/%s-cutting-%s.jpg' % (img_name.split('.')[0], i)
344           # 识别验证码
345           str_img = str_img + image_to_string(Image.open(file),lang = 'eng', config='-psm 10') #单个字符是10，一行文本是7
346         except Exception as err:
347           pass
348       print('切图：%s' % cutting_img_num)
349       print('识别为：%s' % str_img)
350 
351 if __name__ == '__main__':
352   main()

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