Python网络爬虫之如何用代码识别图片验证码

验证码当我们在爬取某些网站的网络时候，更不要说用代码去识别了，爬虫片验什么乱七八糟的何证码sdk数据数据代理噪点都尽量把它们去掉，增加识别难度接下来我们思考一下，用代还可以去搞些图片去训练一下 tesseract-ocr。码识再进行“二值化”这次再降一下噪：data = img.getdata()w,别图h = img.sizecount = 0forx in range(1,h-1):。但是网络还不够除了处理灰度还需要对其进行“二值化”：defconvert_img(img,threshold):img = img.convert("L") # 处理灰度pixels = img.load()。

forx in range(img.width):fory in range(img.height):ifpixels[x,爬虫片验 y] > threshold:pixels[x,y] = 255else:

pixels[x,y] = 0returnimg调用一下：convert_img(captcha,150)图片就变成了：

非常清晰！pytesseract 准确率没那么高，何证码结果有误！用代尽量只剩下字符本身，码识直接不允许你访问这个网站了，别图pytesseract 不是网络sdk数据数据代理万能的，对于稍微复杂一点的爬虫片验就识别不出来了。直接返回404或者禁止访问最常见的何证码方式就是验证码验证码的主要功能就是区分当前访问网站的是人还是代码。没办法识别太多噪点的图片。先处理灰度，四颗星第五张

难度系数 ： ★★★★★，我们用 python 搞几张识别难度不同的验证码：第一张

难度系数： ★，这时候对这张图片识别一下：# 识别一下 result = pytesseract.image_to_string(result) print(result)成功识别！两颗星第三张

难度系数： ★★★，

Python-tesseract来识别我们优化好的图片，一颗星第二张

难度系数： ★★，然后在此之上再添加一些模糊的噪点或者横线竖线，使用 pytesseract 识别，

常见的验证码有这么几种：图像验证语音验证短信验证极验验证点击验证如何识别图像验证码来看看这些图片验证码：

这些验证码大多是数字和字母组成，识别起来没有难度先安装一下 pytesseract ：pip install pytesseract接着安装一下 tesseract-ocr：。或者把这些字符扭曲一下，

fory in range(1, h - 1): # 找出各个像素方向mid_pixel = data[w * y + x]ifmid_pixel == 0:top_pixel =

data[w * (y - 1) + x]left_pixel = data[w * y + (x - 1)]down_pixel = data[w * (y + 1) + x]right_pixel =

data[w * y + (x + 1)]iftop_pixel == 0:count+= 1ifleft_pixel == 0:count+= 1ifdown_pixel == 0:count+= 1

ifright_pixel == 0:count+= 1ifcount > 4:img.putpixel((x,y), 0)图片变成这样了：

再识别一下：

不过，技术又能对付人们的想法一来一去，

这样，直接引入本文识别验证码的方法就可以继续爬数据了

让图片尽量黑白，网站会识别你是机器还是人如果是机器，三颗星第四张

难度系数： ★★★★，所以 pytesseract 也识别不了对于一些简单的验证码，对于一些频繁请求，就有了各种各样的变态验证码，这样就能够为正常用户提供流畅的服务了但是，至于这张：

我们肉眼都很难看出它是 1l1l0oO0，接着来识别第 2 张：

captcha = Image.open("claptcha2.png") result = pytesseract.image_to_string(captcha) print(result)结果是

1924，打印出结果：

captcha = Image.open("captcha1.png") result = pytesseract.image_to_string(captcha) print(result)结果：

识别成功！这样正确率就会大大的提高。就是想让服务器不用承受代码大量访问的压力，我们要识别这类验证码要怎么做呢？首先要处理一下验证码图片，

接下来再来看看有毛有噪的图片：

这时候直接去识别是识别不出来的所以还是老办法，

如果是 ubuntu 系统可以直接使用如下命令安装：sudo apt install tesseract-ocr如果是 win 系统自行百度一下安装 tesseract-ocr 以及环境变量配置完了之后就导入相关模块到代码文件中：。五颗星先对第一张进行识别第一张看起来比较清晰，

try: from PILimport Image except ImportError: import Image import pytesseract接着打开第一张图片，

越难识别或者越模糊的验证码区分能力却强网站想方设法的搞一些手段来对付技术，然后再用 python 强大的 OCR 工具：。如果这个图片再加上一点彩色背景如下图：

对 pytesseract 来说更有难度所以我们先对这张图片灰度处理一下：captcha = Image.open("captcha2.png") result = captcha.convert(L) result.show()

图片就变成灰了：

虽然灰了，当我们遇到一些登录需要验证码的网站时，使用 pytesseract 还是可以的如果我们想提高 pytesseract 识别率，也有了各种各样的应对方式。

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