Python使用Cv2模块识别验证码的操作方法

业务需求

        识别验证码图片中的数字信息，用python的图形表示出来了

需求分析

        使用Cv2模块、pytesseract模块进行操作。CV2是计算机建模识别的库，用来给图像进行灰度处理，降噪处理，形态学分析。pytesseract模块将智能识别图片字体数字，用于打印出来。

代码一

# -*- conding:utf-8 -*-
#二维码识别，呈现不同效果。
#导入计算机学习开源数据库
import cv2 as cv
#导入计算机识别模块
import pytesseract
#导入图像模块，形成图像
from PIL import Image
#定义函数，导入图像
def recognize_text(image):
   #边缘保留滤波，去除噪
   dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(image,sp=10,sr=150)
   #灰度图像
   gray = cv.cvtColor(dst,cv.COLOR_BGR2GRAY)
   #图像二值化
   ret,binary = cv.threshold(gray,0,225,cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)
   #形态学操作 ，腐蚀，膨胀
   erode = cv.erode(binary,None,iterations=2)
   dilate = cv.dilate(erode,None,iterations=1)
   #逻辑运算，背景设置为白色，字体为黑色，便于识别
   cv.imshow('dilate',dilate)
   cv.bitwise_not(dilate,dilate)
   cv.imshow('binary-image',dilate)
   #识别图像
   test_message = Image.fromarray(dilate)
   text = pytesseract.image_to_string(test_message)
   print(f'define result:{text}')
#导入图像
src = cv.imread(r'./image.png')
#显示图像名字为input image，第二个是导入的图像。
cv.imshow('input image',src)
#调取函数导入图像
recognize_text(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyWindow()

结果分析

        导入的原图image的图片情况： 

编译结果呈现：

 代码二

验证码图片Image5.png：

代码模块

import cv2 as cv
import pytesseract
from PIL import Image

def recognize_text(image):
   # 边缘保留滤波  去噪
   blur = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, sp=8, sr=60)
   cv.imshow('dst', blur)
   # 灰度图像
   gray = cv.cvtColor(blur, cv.COLOR_BGR2GRAY)
   # 二值化
   ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)
   print(f'二值化自适应阈值：{ret}')
   cv.imshow('binary', binary)
   # 形态学操作  获取结构元素  开操作
   kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 2))
   bin1 = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_OPEN, kernel)
   cv.imshow('bin1', bin1)
   kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_OPEN, (2, 3))
   bin2 = cv.morphologyEx(bin1, cv.MORPH_OPEN, kernel)
   cv.imshow('bin2', bin2)
   # 逻辑运算  让背景为白色  字体为黑  便于识别
   cv.bitwise_not(bin2, bin2)
   cv.imshow('binary-image', bin2)
   # 识别
   test_message = Image.fromarray(bin2)
   text = pytesseract.image_to_string(test_message)
   print(f'识别结果：{text}')

src = cv.imread(r'./image5.png')
cv.imshow('input image', src)
recognize_text(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

结果呈现

总结经验

cv2，pytesseract的使用不复杂了，按照官方操作手册来使用即可。安装时候记得更换一下源的地址，有一些官方的源不容易搜索到CV2和pytesseract模块了，要更换地址源才可以用。不过代码模块只能识别图片中的数字，对图片中的中文还没有识别出来。可能需要重新写代码。

 参考文献

使用Python中的pytesseract模块实现抓取图片中文字

Py之cv2：cv2(OpenCV，opencv-python)库的简介、安装、使用方法(常见函数、图像基本运算等)最强详细攻略

anaconda安装open cv

Python代码实现验证码识别

来源：https://blog.csdn.net/yi247630676/article/details/128528302