小编给大家分享一下python获取验证码图片的方法，希望大家阅读完这篇文章后大所收获，下面让我们一起去探讨吧！

让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：主机域名、虚拟空间、营销软件、网站建设、广东网站维护、网站推广。

首先导入一些用到的库：re、Image、pytesseract、selenium、time。

import re  # 用于正则
from PIL import Image  # 用于打开图片和对图片处理
import pytesseract  # 用于图片转文字
from selenium import webdriver  # 用于打开网站
import time  # 代码运行停顿

首先需要获取验证码图片，才能进一步识别。

创建类，定义webdriver和find_element_by_selector方法，用来打开网页和定位验证码图片的元素。

class VerificationCode:
    def __init__(self):
        self.driver = webdriver.Firefox()
        self.find_element = self.driver.find_element_by_css_selector

然后打开浏览器截取验证码图片

def get_pictures(self):
    self.driver.get('http://123.255.123.3')  # 打开登陆页面
    self.driver.save_screenshot('pictures.png')  # 全屏截图
    page_snap_obj = Image.open('pictures.png')
    img = self.find_element('#pic')  # 验证码元素位置
    time.sleep(1)
    location = img.location
    size = img.size  # 获取验证码的大小参数
    left = location['x']
    top = location['y']
    right = left + size['width']
    bottom = top + size['height']
    image_obj = page_snap_obj.crop((left, top, right, bottom))  # 按照验证码的长宽，切割验证码
    image_obj.show()  # 打开切割后的完整验证码
    self.driver.close()  # 处理完验证码后关闭浏览器
    return image_obj

未处理前的验证码图片如下：

未处理的验证码图片，对于python来说识别率较低，仔细看可以发现图片里有很对五颜六色扰乱识别的点，非常影响识别率。

下面对获取的验证码进行处理。

首先用convert把图片转成黑白色。设置threshold阈值，超过阈值的为黑色。

def processing_image(self):
    image_obj = self.get_pictures()  # 获取验证码
    img = image_obj.convert("L")  # 转灰度
    pixdata = img.load()
    w, h = img.size
    threshold = 160  # 该阈值不适合所有验证码，具体阈值请根据验证码情况设置
    # 遍历所有像素，大于阈值的为黑色
    for y in range(h):
        for x in range(w):
            if pixdata[x, y] < threshold:
                pixdata[x, y] = 0
            else:
                pixdata[x, y] = 255
    return img

经过灰度处理后的图片：

然后删除一些扰乱识别的像素点。

def delete_spot(self):
    images = self.processing_image()
    data = images.getdata()
    w, h = images.size
    black_point = 0
    for x in range(1, w - 1):
        for y in range(1, h - 1):
            mid_pixel = data[w * y + x]  # 中央像素点像素值
            if mid_pixel < 50:  # 找出上下左右四个方向像素点像素值
                top_pixel = data[w * (y - 1) + x]
                left_pixel = data[w * y + (x - 1)]
                down_pixel = data[w * (y + 1) + x]
                right_pixel = data[w * y + (x + 1)]
                # 判断上下左右的黑色像素点总个数
                if top_pixel < 10:
                    black_point += 1
                if left_pixel < 10:
                    black_point += 1
                if down_pixel < 10:
                    black_point += 1
                if right_pixel < 10:
                    black_point += 1
                if black_point < 1:
                    images.putpixel((x, y), 255)
                black_point = 0
    # images.show()
    return images

经过去除噪点处理后的图片：

最后把处理后的图片转成文字。

先设置pytesseract的路径，因为默认路径是错的，然后转换图片为文字，由于个别图片中识别会出现处理遗漏，会被识别成空格或则点或则分号什么的，所以增加了一个去除验证码中特殊字符的处理。

def image_str(self):
    image = self.delete_spot()
    pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe"  # 设置pyteseract路径
    result = pytesseract.image_to_string(image)  # 图片转文字
    resultj = re.sub(u"([^\u4e00-\u9fa5\u0030-\u0039\u0041-\u005a\u0061-\u007a])", "", result) #去除识别出来的特殊字符
    result_four = resultj[0:4]  # 只获取前4个字符
    # print(resultj)  # 打印识别的验证码
    return result_four

完整代码如下：

import re  # 用于正则
from PIL import Image  # 用于打开图片和对图片处理
import pytesseract  # 用于图片转文字
from selenium import webdriver  # 用于打开网站
import time  # 代码运行停顿 
 
class VerificationCode:
    def __init__(self):
        self.driver = webdriver.Firefox()
        self.find_element = self.driver.find_element_by_css_selector
 
    def get_pictures(self):
        self.driver.get('http://123.255.123.3')  # 打开登陆页面
        self.driver.save_screenshot('pictures.png')  # 全屏截图
        page_snap_obj = Image.open('pictures.png')
        img = self.find_element('#pic')  # 验证码元素位置
        time.sleep(1)
        location = img.location
        size = img.size  # 获取验证码的大小参数
        left = location['x']
        top = location['y']
        right = left + size['width']
        bottom = top + size['height']
        image_obj = page_snap_obj.crop((left, top, right, bottom))  # 按照验证码的长宽，切割验证码
        image_obj.show()  # 打开切割后的完整验证码
        self.driver.close()  # 处理完验证码后关闭浏览器
        return image_obj
 
    def processing_image(self):
        image_obj = self.get_pictures()  # 获取验证码
        img = image_obj.convert("L")  # 转灰度
        pixdata = img.load()
        w, h = img.size
        threshold = 160
        # 遍历所有像素，大于阈值的为黑色
        for y in range(h):
            for x in range(w):
                if pixdata[x, y] < threshold:
                    pixdata[x, y] = 0
                else:
                    pixdata[x, y] = 255
        return img
 
    def delete_spot(self):
        images = self.processing_image()
        data = images.getdata()
        w, h = images.size
        black_point = 0
        for x in range(1, w - 1):
            for y in range(1, h - 1):
                mid_pixel = data[w * y + x]  # 中央像素点像素值
                if mid_pixel < 50:  # 找出上下左右四个方向像素点像素值
                    top_pixel = data[w * (y - 1) + x]
                    left_pixel = data[w * y + (x - 1)]
                    down_pixel = data[w * (y + 1) + x]
                    right_pixel = data[w * y + (x + 1)]
                    # 判断上下左右的黑色像素点总个数
                    if top_pixel < 10:
                        black_point += 1
                    if left_pixel < 10:
                        black_point += 1
                    if down_pixel < 10:
                        black_point += 1
                    if right_pixel < 10:
                        black_point += 1
                    if black_point < 1:
                        images.putpixel((x, y), 255)
                    black_point = 0
        # images.show()
        return images
 
    def image_str(self):
        image = self.delete_spot()
        pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r"C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe"  
        # 设置pyteseract路径
        result = pytesseract.image_to_string(image)  # 图片转文字
        resultj = re.sub(u"([^\u4e00-\u9fa5\u0030-\u0039\u0041-\u005a\u0061-\u007a])", "", result)  
        # 去除识别出来的特殊字符
        result_four = resultj[0:4]  # 只获取前4个字符
        # print(resultj)  # 打印识别的验证码
        return result_four
 
if __name__ == '__main__':
    a = VerificationCode()
    a.image_str()

看完了这篇文章，相信你对python获取验证码图片的方法有了一定的了解，想了解更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

分享题目：python获取验证码图片的方法
分享URL：http://njwzjz.com/article/ppjpji.html