利用Python实现生成并识别图片验证码

 更新时间:2024年02月01日 10:46:59   作者:古明地觉的编程教室  
这篇文章主要为大家的详细介绍了如何利用Python实现生成并识别图片验证码,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下

本次来分享一个关于验证码的知识,在登录网站时,为了确保是人在操作,一般会要求输入图片上的验证码。那么这个验证码要怎么生成呢?以及在做爬虫的时候,怎么用机器来识别呢?

围绕着这两个问题,我们开始今天的内容。

生成验证码

所谓验证码就是一张图片,图片上有一些数字和字母。所以我们只要生成一张图片,然后在图片上写一些内容即可。

使用 PIL 模块可以非常方便做到这一点,没有安装的话,需要执行 pip install pillow。

from random import randint, sample
import string
from PIL import Image, ImageFont, ImageDraw


# 随机生成画板颜色
bg_color = randint(0, 255), randint(0, 255), randint(0, 255)
# 定义画板的宽和高
width, height = 200, 80
# 创建画板对象
im = Image.new("RGB", (width, height), bg_color)
# 创建画笔对象,接收画板对象
# 这样一来,画笔所画的内容都会显示在画板上
draw = ImageDraw.Draw(im)
# 绘制噪点,噪点的数量一般为 width * height * 0.1
for _ in range(int(width * height * 0.1)):
    # 噪点的横纵坐标
    point_pos = randint(0, width), randint(0, height)
    # 噪点的颜色,尽量也是随机的
    point_color = randint(0, 255), randint(0, 255), randint(0, 255)
    # 绘制
    draw.point(point_pos, point_color)

# 查看绘制的图片
im.show()

执行代码,会生成图片,我们看一下长什么样子。

可以看到噪点此刻绘制出来了,再为其绘制几条直线和曲线。

# 直线的长度要从画板的左边到画板的右边
# 因此左端点要在画板左侧上下变化,右端点要在画板右侧上下变化
for _ in range(5):
    left_pos = 0, randint(0, height)
    right_pos = width, randint(0, height)
    line_color = randint(0, 255), randint(0, 255), randint(0, 255)
    # 绘制直线
    draw.line([left_pos, right_pos], line_color)

# 绘制曲线,这里绘制的是一个超出画板的大圆
# 这样在画板上显示的部分只是大圆的一条弧,看起来就像是一条曲线
for _ in range(5):
    left_pos = (-100, -100)
    right_pos = (width * 5, randint(0, height))
    arc_color = randint(0, 255), randint(0, 255), randint(0, 255)
    draw.arc([left_pos, right_pos], 0, 360, arc_color)

# 查看一下,绘制的图形长什么样子
im.show()

直线和曲线也绘制好了,看下效果。

效果还是不错的,最后我们来绘制文字。

# 验证码是由文字和数字组成,先来获取所有的数字和字母
alpha_digit = string.ascii_letters + string.digits
# 验证码一般是四个字符,从里面随机选取4个
verify_code = sample(alpha_digit, 4)
# 生成字体对象
font = ImageFont.truetype("/System/Library/Fonts/Courier.ttc", 40)
# 为四个字符创建四种颜色
text_color = [(randint(0, 255), randint(0, 255), randint(0, 255))
              for _ in range(4)]
# 绘制文字
# 注意:坐标加上字体的宽度不要超出画板,否则显示不全
draw.text((10, 10), verify_code[0], fill=text_color[0], font=font)
draw.text((60, 25), verify_code[1], fill=text_color[1], font=font)
draw.text((110, 15), verify_code[2], fill=text_color[2], font=font)
draw.text((150, 25), verify_code[3], fill=text_color[3], font=font)

# 绘制完成,最后再查看一下
im.show()

到此我们的验证码就生成完毕了,那么效果如何呢?我们查看一下。

整体来看还凑合,你也可以对背景色,以及文字的颜色进行调整。如果觉得背景里的噪点、线段不太好,也可以将它们去掉。

最后再来说说保存,代码中的 im.show() 实际上是打开了一个临时文件,我们如何将它保存下来呢?

# 可以输入一个路径,然后保存成指定的文件
# 不过更常见的做法是拿到图片的字节流,然后直接对字节流进行渲染
from io import BytesIO
buf = BytesIO()
im.save(buf, "png")
# 此时图片内容就保存在了 buf 中
print(buf.getvalue()[: 6] == b"\x89PNG\r\n")  # True

以上就是绘制验证码的过程,代码是分块展示的,你可以将它们合在一起,测试一下。

识别验证码

说完了生成验证码,那么如何识别验证码呢?Python 有一个第三方库 ddddocr,可以帮我们识别,直接 pip install ddddocr 安装即可。

我们目前已经生成了一张验证码:

这里补充一句,我们上面生成的验证码图片,在颜色上设计的不太好,因为背景色和文字颜色都是随机的,这就导致当颜色相近时,看不清文字内容。

而当文字颜色和背景色比较接近时,ddddocr 识别的准确率就会降低很多,特别是背景中还有噪点和线段作为干扰。不过一般来说网站的验证码图片都是经过设计的,背景色和文字颜色区别还是比较大的,所以不用担心。

我们测试一下:

import ddddocr

with open("code.png", "rb") as f:
    data = f.read()

# show_ad 默认为 True,执行时会输出一些广告,我们不让它输出
ocr = ddddocr.DdddOcr(show_ad=False)
code = ocr.classification(data)
print(code)  # 7abf

结果没有问题,识别出来了。

到此这篇关于利用Python实现生成并识别图片验证码的文章就介绍到这了,更多相关Python图片验证码内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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