python-i春秋验证码识别

2023-07-16 16:12:45

python+机器学习+验证码识别+源码

简单介绍

最近在写某网站的自动注册，在注册的过程中遇到一些问题，如js的执行、验证码的识别等等，今天给大家如何用python通过机器学习的方式实现验证码的识别，这次以i春秋验证码为例进行识别，尽可能的用简单的方式给大家讲解。

使用技术

[x] python 2.7 32 位所需的库 PIL sklearn numpy pandas matplotlib
[x] 数字图像处理基础（中值滤波等）
[x] 机器学习KNN算法

获取验证码

发现i春秋的验证码的url：https://user.ichunqiu.com/login/verify_image?d=1523697519026，如果你点击的话，发现验证码无法获取到，抓一下包，怎么抓包，可以用burpsuite或者浏览器按f12就成，在这里不再赘述。发现在headers中要有Referer，构造headers的。

headers={

    "Cookie":"XXXXXXXXXXXXXX",

    "Referer":"https://user.ichunqiu.com/register/index",

    "Upgrade-Insecure-Requests":"1",

    "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36"

}

简单写一下下载验证码的代码

url="https://user.ichunqiu.com/login/verify_image?d=1523697519026"

for i in range(0,51):

    with open("./pic/{}.png".format(i),"wb") as f:

        print("{} pic downloading...".format(i))

        f.write(requests.get(url,headers=headers).content)

在pic目录下获得50张验证码照片了

验证码处理

ok！既然获取到验证码了，肯定要对验证码进行一定程度的处理！

像上图这样的二维码，怎么做训练么？！最起码要给它去掉脸上的雀斑（点点），修复脸上的刀疤（条纹），怎么办呢？难道要寄出神器PS？不存在的，兄die! 我们要做的是批量处理，用ps一张张的人工处理，很明显不符合懒人的风格，怎么办？

下面肯定是祭出数字图像处理了，有些同学看到这里就发怵，没关系，这里没有什么技术难度的！相信我，也相信自己。我突然，发现我有给人灌鸡汤的天赋！下面正式开始讲解！

1.首先，观察原图像(t2.png)！即是不是发现它的色彩十分多呀！在数字图像领域中，我们一般研究灰度图像，那么？问题来了什么是灰度图像呢？简单地说，整幅图片都是灰色的！原图片经过灰度处理是这样的。

是不是都是灰色的呢？但是我们得到的灰度图，有些地方比较浅，有些地方颜色比较深，这是为什么呢？下面是重点内容，都给我听好啦！图像在计算机中是用<u>矩阵</u>进行存储的，可能，你不知道矩阵是什么东西。那少年我推荐你一本《工程数学线性代数》看完一遍保你收获颇丰！当然啦，实在不想看，可以去百度百科呀，矩阵定义，怎么样我贴心吧？！矩阵中每一个数代表着一个像素！数值的大小反映在图像中就是图像的深浅！值越大，颜色越深！这就说明了，灰度图中颜色深浅的问题，好吧！道理我都懂，怎么转化成灰度图呢？代码如下:

# encoding=utf-8from PIL import Image,ImageFilterimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy asnpimport pandas as pdimport matplotlib.cm as cm# 导入相应的库img=Image.open(“t2.png”)# 载入t2.pngim=img.convert(“L”)# 这里重点！img图像转化为灰度图像im、plt.subplot(4,2,1)# 关于plt这个用法在网上有很多教程，我在这里就不一一赘述了plt.imshow(np.array(im),cmap=cm.gray)

2.现在我们得到灰度图像：

观察发现，验证码都是深颜色的，要不把浅颜色的“雀斑”去掉，怎么去掉呢？肯定在矩阵中找一个值（一般称之为阈值），小于这个值的数都变成零（白色），大于这个数的值都变成最大值（黑），咦！灰度图像变成了黑白图像！怎么找这个阈值呢？一般用矩阵的平均数或者中位数，纳尼？什么是中位数，找一个小学课本翻一番。好！那我们分别取平均数和中位数，做一下处理看一下效果！

平均数效果如下：

中位数效果如下：

那么肯定是用平均数做呀！代码如下！

3.得到黑白图像了，可还是有“雀斑”怎么办，用上神奇的中值滤波啦！中值滤波定义，一般都是在灰度图上进行中值滤波，我也是突然想看一下，在黑白图像的处理结果怎么样（当然，这里的中值只能是零或一啦），结果还不错！

在这里要说的是，中值滤波这个概念，比较容易理解，我这个小菜鸡，概括的不怎么样！只能委屈大家看一下优秀的博客啦。处理代码如下

4.得到干净的验证码，这样就结束了么？no!no!no! 紧接接着，要把单个的字符分割出来！怎么分割来？下面我会给出代码，在代码中给出解释

# encoding=utf-8from PIL import Image,ImageFilterimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy asnpimport pandas as pdimport matplotlib.cm ascmimg=Image.open(“t2.png”)im=img.convert(“L”)#plt.imshow(img)im_z=np.array(im)print(im_z.mean())print(np.median(im_z))plt.subplot(4,2,1)plt.imshow(np.array(im),cmap=cm.gray)plt.subplot(4,2,2)plt.imshow(img)im_b=im.point(lambdai:i>197,mode=’1′)plt.subplot(4,2,3)plt.imshow(im_b)im_a=im.point(lambdai:i>220,mode=’1′)plt.subplot(4,2,4)plt.imshow(im_a)im_f=im_b.filter(ImageFilter.MedianFilter(size=3))plt.subplot(4,2,5)plt.imshow(im_f)plt.show()”’##########下面是核心代码###############”’im=im_fprint(im.size)a = np.array(im)# im转化为a矩阵pd.DataFrame(a.sum(axis=0)).plot.line() # 画出每列的像素累计值plt.imshow(a,cmap=‘gray’) # 画出图像split_lines = [7,25,44,60,78]# 经过调整过的分割线的合理间距vlines = [plt.axvline(i, color='r') for i insplit_lines] # 画出分割线plt.show()

得到图像如下

啧啧啧！我都有点佩服我自己呢!下面要把字符一个个的分割出来！同时要把上边和下边的黑线去掉！

怎么办呢？talk is cheap，show my code!

# encoding=utf-8from PIL import Image,ImageFilterimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy asnpimport pandas as pdimport matplotlib.cm ascmimg=Image.open(“t2.png”)im=img.convert(“L”)#plt.imshow(img)im_z=np.array(im)print(im_z.mean())print(np.median(im_z))plt.subplot(4,2,1)plt.imshow(np.array(im),cmap=cm.gray)plt.subplot(4,2,2)plt.imshow(img)im_b=im.point(lambdai:i>197,mode=’1′)plt.subplot(4,2,3)plt.imshow(im_b)im_a=im.point(lambdai:i>220,mode=’1′)plt.subplot(4,2,4)plt.imshow(im_a)im_f=im_b.filter(ImageFilter.MedianFilter(size=3))plt.subplot(4,2,5)plt.imshow(im_f)plt.show()im=im_fprint(im.size)a = np.array(im)pd.DataFrame(a.sum(axis=0)).plot.line() # 画出每列的像素累计值plt.imshow(a,cmap=‘gray’) # 画出图像split_lines = [7,25,44,60,78]vlines = [plt.axvline(i, color='r') for i in split_lines] # 画出分割线plt.show()#im.crop()”’#################核心代码##########################”’y_min=5y_max=35#设置获取图像的高和宽ims=[]c=1forx_min,x_max in zip(split_lines[:-1],split_lines[1:]): im.crop([x_min,y_min,x_max,y_max] ).save(str(c)+‘.png’) # crop()函数是截取指定图像！ # save保存图像！ c=c+1for i in range(1,5): file_name=“{}.png”.format(i) plt.subplot(4,2,i) im=Image.open(file_name).convert(“1″) #im=img.filter(ImageFilter.MedianFilter(size=3)) plt.imshow(im) # 显示截取的图像！plt.show()

得到的图像结果如下！

5.还记得咱们在第一步中获取的50张图片么？没错！把他们都分割出来吧！整理一下代码！

   # encoding=utf-8

   from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier as KNN

   from sklearn.externals import joblib

   from PIL import Image,ImageFilter

   import numpy as np

   def imgprocess(name):

       # 图片分割成单个字符！

       path="./pic/{}.png".format(str(name))

       img=Image.open(path).convert("L")

       th=np.array(img).mean()

       im_b = img.point(lambda i: i > th, mode='1')

       im_f= im_b.filter(ImageFilter.MedianFilter(size=3))

       split_lines = [7, 25, 43, 61, 79]

       y_min = 5

       y_max = 35

       ims = []

       c = 1

       for x_min, x_max in zip(split_lines[:-1], split_lines[1:]):

           im_f.crop([x_min, y_min, x_max, y_max]).save('./pic2later/{}-{}.png'.format(str(name),str(c)))

           c = c + 1

   for i in range(1,51):

       print("process {} pic".format(i))

       imgprocess(i)

机器学习之KNN

1.关于knn算法呢，我以前做过一些笔记，我po上去了

链接: https://pan.baidu.com/s/1g0_fRLf4iRwefeP5ZoGwJA 密码: gizr

大家记得看一下！

2.相应的代码及注解

# encoding=utf-8

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier as KNN

from sklearn.externals import joblib

from PIL import Image,ImageFilter

import numpy as np

def imgprocess(name):

    path="./pic/{}.png".format(str(name))

    img=Image.open(path).convert("L")

    th=np.array(img).mean()

    im_b = img.point(lambda i: i > th, mode='1')

    im_f= im_b.filter(ImageFilter.MedianFilter(size=3))

    split_lines = [7, 25, 43, 61, 79]

    y_min = 5

    y_max = 35

    ims = []

    c = 1

    for x_min, x_max in zip(split_lines[:-1], split_lines[1:]):

        im_f.crop([x_min, y_min, x_max, y_max]).save('./pic2later/{}-{}.png'.format(str(name),str(c)))

        c = c + 1

for i in range(1,51):

    print("process {} pic".format(i))

    imgprocess(i)

'''

###########下面是核心代码#####################

'''

def Y():

    # 获取字符的值！这些验证码是我一个一个肉眼写出来的！

    with open("./pic/reslut.txt") as f:

        Y=list(f.read().replace("\n",""))

    return Y

def getX():

    # 获取X的值！

    path="./pic2later/{}-{}.png"

    X=[]

    for i in range(1,51):

        for c in range(1,5):

            img=Image.open(path.format(str(i),str(c)))

            ls = np.array(img).tolist()

            xx = []

            for l in ls:

                for x in l:

                    xx.append(x)

            X.append(xx)

    return X

def train():

    # 用knn模型进行训练

    knn = KNN()

    knn.fit(getX(), Y())

    joblib.dump(knn,"./model.pkl")

    # 保存结果！

train()

写到这里了，干脆把预测代码也写一下吧！跟训练代码差不多！

# encoding=utf8

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier as KNN

from sklearn.externals import joblib

from PIL import Image,ImageFilter

import numpy as np

MODEL_PATH="./model.pkl"

def getX(file_name):

    X=[]

    img=Image.open(file_name).convert("L")

    th=np.array(img).mean()

    im_b = img.point(lambda i: i > th, mode='1')

    im_f = im_b.filter(ImageFilter.MedianFilter(size=3))

    split_lines = [7, 25, 43, 61, 79]

    y_min = 5

    y_max = 35

    for x_min, x_max in zip(split_lines[:-1], split_lines[1:]):

        ls=np.array(im_f.crop([x_min, y_min, x_max, y_max])).tolist()

        xx=[]

        for l in ls:

            for x in l:

                xx.append(x)

        X.append(xx)

    return X

def predict(file_path):

    # 预测

    knn=joblib.load(MODEL_PATH)

    X=getX(file_path)

    Y=knn.predict(X)

    return "".join(Y)

print(predict("./pic/1.png"))

总结

1.预测结果可能不准确，原因是因为只有50张验证码进行训练

2.懒得对它进行评估了，你们随意就好

3.验证码识别的一般套路: 灰度化、图像处理、二值化、选算法、训练、评估调整参数、预测，当然，我在这里二值化与处理的顺序换了一下，灵活处理哈！

代码：

在下载代码之前先说几句！自己先运行一下train（）函数重新生成model.pkl，在进行预测！至于为什么，32 位与 64 位是不兼容的！最后！厚着脸皮！腆着脸！说要！要点赞！要回复哟！嘤嘤嘤！有什么问题可以，在评论区提问哟！

链接:https://pan.baidu.com/s/1Ym7oc1Iryy8o63c6O9Jkfw

密码在这里！密码在这里！密码在这里！密码在这里！密码在这里！

https://bbs.ichunqiu.com/thread-38774-1-1.html?from=bkyl

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