python 数字验证码自动识别

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8181大拿 2024-04-26 08:05:27 ©著作权

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数字验证码自动识别通常涉及到图像处理和机器学习技术。在Python中，你可以使用诸如TensorFlow、Keras、OpenCV等库来实现这一功能。以下是一个简单的指导，展示如何使用OpenCV来识别数字验证码。首先，你需要安装OpenCV库，可以使用pip命令安装：

pip install opencv-python-headless

以下是一个简单的Python脚本，用于识别数字验证码：

import cv2
import numpy as np
def preprocess_image(image_path):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    # 降噪
    denoised_image = cv2.medianBlur(image, 5)
    # 二值化
    binary_image = cv2.threshold(denoised_image, 15, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
    return binary_image
def recognize_digits(binary_image):
    # 找到轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(binary_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    digits = []
    # 遍历轮廓
    for contour in contours:
        # 计算轮廓的边界框
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        # 截取数字区域
        roi = binary_image[y:y+h, x:x+w]
        # 归一化roi
        roi = cv2.resize(roi, (20, 20))
        roi = roi.reshape(1, 20, 20, 1)
        # 识别数字（这里使用的是随脚本提供的简单模型，实际应用中需要自己训练模型）
        prediction = model.predict(roi)
        digits.append(str(np.argmax(prediction)))
    return digits
# 加载训练好的模型（需要自己训练一个模型来识别数字，这里仅为示例）
model = .KNearest_create()
# 准备训练数据（这里使用的是脚本自带的数据，实际应用中需要自己准备数据集）
data = np.load('digits.npy')
responses = np.load('responses.npy')
labels = []
for i in range(len(responses)):
    labels.append(responses[i][0])
# 训练模型
model.train(data, .ROW_SAMPLE, np.array(labels))
# 预处理验证码图像
binary_image = preprocess_image('captcha.jpg')
# 识别验证码中的数字
digits = recognize_digits(binary_image)
print("Recognized digits:", digits)

请注意，上述代码只是一个示例，用于说明如何使用OpenCV处理图像并识别数字。在实际应用中，你需要使用自己训练的机器学习模型来识别数字，并且可能需要对图像进行更复杂的预处理。此外，自动识别验证码可能会违反某些网站的服务条款，因此在实施之前，请确保你的行为符合相关法律法规和网站政策。

数字验证码自动识别的大纲通常包括以下几个关键步骤：