python字符验证码识别

Question

有没有兄弟可以用python帮我写一份图片灰度二分化预处理，切割成单个字符，然后自己训练库测试一一比对的识别代码，⚽️⚽️了

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

当然可以帮你写一份Python的验证码识别代码！这里提供一个基本的框架，你可以根据自己的需求作出相应的调整。

1. 图片灰度二分化预处理 首先，我们需要将彩色图片转为灰度图，并对灰度图进行二值化处理。可以使用OpenCV库来实现这一步骤。下面是一个示例代码：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('captcha.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 二值化处理
_, threshold = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 保存二值化后的图片
cv2.imwrite('threshold.png', threshold)

2. 切割成单个字符 接下来，我们需要将验证码图片切割成单个字符，这里我们可以利用图像处理库PIL来实现。示例代码如下：

from PIL import Image

# 打开二值化后的图片
image = Image.open('threshold.png')

# 切割图片
width, height = image.size
char_width = width // 4 # 假设验证码有4个字符
char_height = height

for i in range(4):
    left = i * char_width
    upper = 0
    right = left + char_width
    lower = char_height
    char_image = image.crop((left, upper, right, lower))
    char_image.save(f'char{i}.png')

3. 训练模型并进行识别 最后，我们可以使用机器学习库来训练模型，以识别验证码。这里我们可以使用scikit-learn库，并选择适合验证码识别的分类算法，如支持向量机（SVM）。

import os
import cv2
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取训练数据
X = []
y = []
for file_name in os.listdir('train_data'):
    img = cv2.imread(os.path.join('train_data', file_name), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    X.append(img.flatten())  # 将图片转成一维向量
    y.append(file_name.split('.')[0])  # 文件名作为标签

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练SVM模型
model = svm.SVC()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测并计算准确率
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print(f"准确率：{accuracy}")

在上面的代码中，我们假设训练数据存放在一个名为train_data的文件夹中，每个验证码字符的图片文件名对应字符本身。训练完成后，我们可以使用模型对切割出的单个字符进行识别。

希望这个代码框架能够帮助到你！如果有任何其他问题，请随时提问。