Python验证码自动识别(6)

当前位置:

首页 > Python基础教程 >

Python验证码自动识别(6)

切割粘连字符代码：

						def cutting_img(im,im_position,img,xoffset = 1,yoffset = 1):

						  filename =  './out_img/' + img.split('.')[0]

						  # 识别出的字符个数

						  im_number = len(im_position[1])

						  # 切割字符

						  for i in range(im_number):

						    im_start_X = im_position[1][i][0] - xoffset

						    im_end_X = im_position[1][i][1] + xoffset

						    im_start_Y = im_position[2][i][0] - yoffset

						    im_end_Y = im_position[2][i][1] + yoffset

						    cropped = im[im_start_Y:im_end_Y, im_start_X:im_end_X]

						    cv2.imwrite(filename + '-cutting-' + str(i) + '.jpg',cropped)

效果：

识别

识别用的是typesseract库，主要识别一行字符和单个字符时的参数设置，识别中英文的参数设置，代码很简单就一行，我这里大多是filter文件的操作

代码：

						# 识别验证码

						cutting_img_num = 0

						for file in os.listdir('./out_img'):

						    str_img = ''

						    if fnmatch(file, '%s-cutting-*.jpg' % img_name.split('.')[0]):

						      cutting_img_num += 1

						for i in range(cutting_img_num):

						    try:

						      file = './out_img/%s-cutting-%s.jpg' % (img_name.split('.')[0], i)

						      # 识别字符

						      str_img = str_img + image_to_string(Image.open(file),lang = 'eng', config='-psm 10') #单个字符是10，一行文本是7

						    except Exception as err:

						      pass

						print('切图：%s' % cutting_img_num)

						print('识别为：%s' % str_img)

栏目列表