仓库源文，站点原文

使用 Tesseract 识别字符验证码

依赖

tesseract v5.0.0-alpha.20210811
python 3.9
pillow 8.3

依赖的安装

tesseract 和 python 直接在官网下载即可
pillow 的安装 pip install pillow

字符验证码识别的一般套路

载入图片
灰度
二值化
降噪
分割字符
归一化
识别

使用 python 进行预处理

引入 pillow

from PIL import Image

载入图片

image = Image.open('CAPTCHA.png')

灰度

imgry = image.convert('L')

二值化

def get_bin_table(threshold=128):
    '''获取灰度转二值的映射table,0表示黑色,1表示白色'''
    table = []
    for i in range(256):
        if i < threshold:
            table.append(0)
        else:
            table.append(1)
    return table
binary = imgry.point(get_bin_table(), '1')

降噪

def sum_9_region_new(img, x, y):
    '''确定噪点 '''
    cur_pixel = img.getpixel((x, y)) # 当前像素点的值
    width = img.width
    height = img.height

    if cur_pixel == 1: # 如果当前点为白色区域,则不统计邻域值
        return 0

    # 因当前图片的四周都有黑点，所以周围的黑点可以去除
    if y < 3: # 本例中，前两行的黑点都可以去除
        return 1
    elif y > height - 3: # 最下面两行
        return 1
    else: # y不在边界
        if x < 3: # 前两列
            return 1
        elif x == width - 1: # 右边非顶点
            return 1
        else: # 具备9领域条件的
            sum = img.getpixel((x - 1, y - 1)) \
                 + img.getpixel((x - 1, y)) \
                 + img.getpixel((x - 1, y + 1)) \
                 + img.getpixel((x, y - 1)) \
                 + cur_pixel \
                 + img.getpixel((x, y + 1)) \
                 + img.getpixel((x + 1, y - 1)) \
                 + img.getpixel((x + 1, y)) \
                 + img.getpixel((x + 1, y + 1))
            return 9 - sum

def collect_noise_point(img):
    '''收集所有的噪点'''
    noise_point_list = []
    for x in range(img.width):
        for y in range(img.height):
            res_9 = sum_9_region_new(img, x, y)
            if (0 < res_9 < 3) and img.getpixel((x, y)) == 0: # 找到孤立点
                pos = (x, y)
                noise_point_list.append(pos)
    return noise_point_list

def remove_noise_pixel(img, noise_point_list):
    '''根据噪点的位置信息，消除二值图片的黑点噪声'''
    for item in noise_point_list:
        img.putpixel((item[0], item[1]), 1)

noise_point_list = collect_noise_point(binary)
remove_noise_pixel(binary, noise_point_list)

分割字符和归一化都是为了方便识别，大多数情况下分割字符和归一化都是难点，这里就直接交给 tesseract 识别了。

使用 tesseract 识别

保存预处理的图片

image_path = 'pre.png'
binary.save(image_path)

调用 tesseract 命令识别

cmd = 'tesseract ' + image_path  + ' stdout -l osd --psm 7 digits'
res = os.popen(cmd)
print(res.buffer.read().decode('utf-8'))

命令参数解释

这是上文出现的 tesseract 命令

tesseract image_path stdout -l osd --psm 7 digits

image_path 图片路径
stdout 把结果输出到标准输出
-l osd 识别语言为 osd
--psm 7 识别模式为 psm 7
digits 识别数字和英文字母
osd = Orientation and script detection (方向和脚本检测) 其实笔者并不理解，为什么 osd 会作为一种语言的选项
psm = Page segmentation modes (页面分割模式)
- psm 有很多种，对于识别字符验证码，比较常用的是 6 7 10 13
- 6 Assume a single uniform block of text. 6 假设一个统一的文本块。
- 7 Treat the image as a single text line. 7 将图像视为单个文本行。
- 10 Treat the image as a single character. 10 将图像视为单个字符。
- 13 Raw line. Treat the image as a single text line. 13 原始行，将图像视为单个文本行。

可以通过这两个命令来查看命令行的帮助

tesseract --help
tesseract --help-extra

限定要识别的文字

找到 tesseract 的安装目录
找到安装目录\tessdata\configs
在这里新建一个名为 digits_new 的文件，并写入以下内容
```
 tessedit_char_whitelist 0123456789abcdefghijklnmopqrstuvwsyz
```
表示只识别 0-9 a-z 这 36 个字符，可以参考这个目录安装目录\tessdata\configs 下的其它文件的写法
- 例如上文提及的命令里的 digits

在命令行里这样使用

 tesseract image_path stdout -l osd --psm 7 digits_new

限定要识别的文字能有效提高识别的准确率。

字库训练

完整的 python 代码

from PIL import Image

image = Image.open('CAPTCHA.png')

imgry = image.convert('L')

def get_bin_table(threshold=128):
    '''获取灰度转二值的映射table,0表示黑色,1表示白色'''
    table = []
    for i in range(256):
        if i < threshold:
            table.append(0)
        else:
            table.append(1)
    return table
binary = imgry.point(get_bin_table(), '1')

def sum_9_region_new(img, x, y):
    '''确定噪点 '''
    cur_pixel = img.getpixel((x, y)) # 当前像素点的值
    width = img.width
    height = img.height

    if cur_pixel == 1: # 如果当前点为白色区域,则不统计邻域值
        return 0

    # 因当前图片的四周都有黑点，所以周围的黑点可以去除
    if y < 3: # 本例中，前两行的黑点都可以去除
        return 1
    elif y > height - 3: # 最下面两行
        return 1
    else: # y不在边界
        if x < 3: # 前两列
            return 1
        elif x == width - 1: # 右边非顶点
            return 1
        else: # 具备9领域条件的
            sum = img.getpixel((x - 1, y - 1)) \
                 + img.getpixel((x - 1, y)) \
                 + img.getpixel((x - 1, y + 1)) \
                 + img.getpixel((x, y - 1)) \
                 + cur_pixel \
                 + img.getpixel((x, y + 1)) \
                 + img.getpixel((x + 1, y - 1)) \
                 + img.getpixel((x + 1, y)) \
                 + img.getpixel((x + 1, y + 1))
            return 9 - sum

def collect_noise_point(img):
    '''收集所有的噪点'''
    noise_point_list = []
    for x in range(img.width):
        for y in range(img.height):
            res_9 = sum_9_region_new(img, x, y)
            if (0 < res_9 < 3) and img.getpixel((x, y)) == 0: # 找到孤立点
                pos = (x, y)
                noise_point_list.append(pos)
    return noise_point_list

def remove_noise_pixel(img, noise_point_list):
    '''根据噪点的位置信息，消除二值图片的黑点噪声'''
    for item in noise_point_list:
        img.putpixel((item[0], item[1]), 1)

noise_point_list = collect_noise_point(binary)
remove_noise_pixel(binary, noise_point_list)

cmd = 'tesseract ' + image_path  + ' stdout -l osd --psm 7 digits'
res = os.popen(cmd)
print(res.buffer.read().decode('utf-8'))