Python验证码识别

人工智能

2023-11-18 14:44:11

使用Python识别验证码：图像处理、机器学习和深度学习

前言

在当今数字时代，验证码已成为我们在线生活的不可或缺的一部分。它们作为抵御恶意软件和机器人的盾牌，保护着我们的帐户安全。然而，这些看似不起眼的图像有时却会令人头疼不已，尤其是当我们无法破译它们时。

不要担心，Python这个强大的编程语言，可以成为你解决验证码难题的得力助手。借助Python，你可以利用各种工具来识别验证码，从图像处理到机器学习再到深度学习。

图像处理方法

图像处理方法主要通过分析验证码中的形状和颜色来识别字符。例如，你可以使用OpenCV这样的库来查找验证码中的边缘和轮廓。这些边缘和轮廓可以帮助你识别其中的字符。

代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载验证码图像
image = cv2.imread('captcha.png')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化阈值分割
thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]

# 查找轮廓
cnts = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]

# 循环轮廓，识别字符
captcha = ''
for c in cnts:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)
    char = image[y:y+h, x:x+w]
    char = 'A' # 使用机器学习算法识别字符
    captcha += char

# 输出识别的验证码
print(captcha)

机器学习方法

机器学习方法通过训练算法来识别验证码。这些算法通过学习大量验证码图像，从而学会识别字符。之后，算法就可以用来识别新验证码了。

代码示例：

import tensorflow as tf

# 加载训练好的模型
model = tf.keras.models.load_model('captcha_model.h5')

# 加载验证码图像
image = tf.keras.preprocessing.image.load_img('captcha.png')
image = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(image)
image = np.expand_dims(image, axis=0)

# 预测验证码
prediction = model.predict(image)
captcha = ''.join([chr(int(char)) for char in prediction[0]])

# 输出识别的验证码
print(captcha)

深度学习方法

深度学习方法是机器学习的一种，它使用人工神经网络来识别验证码。人工神经网络是一种可以学习复杂模式的计算模型。深度学习方法通常比其他方法更准确。

代码示例：

import tensorflow as tf
import keras

# 加载预训练模型
model = keras.models.Sequential([
    keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 1)),
    keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(62, activation='softmax')
])

# 训练模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

# 加载验证码图像
image = tf.keras.preprocessing.image.load_img('captcha.png')
image = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(image)
image = np.expand_dims(image, axis=0)

# 预测验证码
prediction = model.predict(image)
captcha = ''.join([chr(int(char)) for char in prediction[0]])

# 输出识别的验证码
print(captcha)