【2022 年】Python3 爬虫教程 - OCR 识别图形验证码

各类网站采用了各种各样的措施来反爬虫，其中一个措施便是使用验证码。随着技术的发展，验证码的花样越来越多。验证码最初是几个数字组合的简单的图形，后来加入了英文字母和混淆曲线。还有一些网站使用了中文字符验证码，这使得识别愈发困难。

12306 验证码的出现使得行为验证码开始发展起来，用过 12306 的用户肯定多少为它的验证码头疼过，我们需要识别文字，点击与文字描述相符的图片，验证码完全正确，验证才能通过。随着技术的发展，现在这种交互式验证码越来越多，如滑动验证码需要将对应的滑块拖动到指定位置才能完成验证，点选验证码则需要点击正确的图形或文字才能通过验证。

验证码变得越来越复杂，爬虫的工作也变得越发艰难，有时候我们必须通过验证码的验证才可以访问页面。

本章就针对验证码的识别进行统一讲解，涉及的验证码有普通图形验证码、滑动验证码、点选验证码、手机验证码等，这些验证码识别的方式和思路各有不同，有直接使用图像处理库完成的，有的则是借助于深度学习技术完成的，有的则是借助于一些工具和平台完成的。虽然说技术各有不同，但了解这些验证码的识别方式之后，我们可以举一反三，用类似的方法识别其他类型验证码。

我们首先来看最简单的一种验证码，即图形验证码，这种验证码最早出现，现在依然也很常见，一般由 4 位左右字母或者数字组成。

例如这个案例网站 https://captcha7.scrape.center/ 就可以看到类似的验证码，如图所示：

这类验证码整体上比较规整，没有过多干扰线和干扰点，且文字没有大幅度的变形和旋转。

对于这一类的验证码我们就可以使用 OCR 技术来进行识别。

1. OCR 技术

OCR，即 Optical Character Recognition，中文翻译叫做光学字符识别。它是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。OCR 现在已经广泛应用于生产生活中，如文档识别、证件识别、字幕识别、文档检索等等。当然对于本节所述的图形验证码的识别也没有问题。

本节我们会以当前示例网站的验证码为例来讲解利用 OCR 来识别图形验证码的流程，输入上是一上图验证码的图片，输出就是验证码识别结果。

2. 准备工作

识别图形验证码需要 Tesserocr 库，本库的安装相对没有那么简单，可以参考 https://setup.scrape.center/tesserocr

另外在本节学习过程中还需要安装 Selenium、Pillow、Numpy，Retrying 库用作模拟登录、图像处理和操作重试，我们可以使用 pip3 来进行安装：

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pip3 install selenium pillow numpy retrying

如果某个库安装有问题，可以参考如下链接：

Selenium：https://setup.scrape.center/selenium

Pillow：https://setup.scrape.center/pillow

Numpy：https://setup.scrape.center/numpy

retrying：https://setup.scrape.center/retrying

安装好了如上库之后，我们就可以开始本节的学习了。

3. 获取验证码

为了便于实验，我们先将验证码的图片保存到本地。

我们可以在浏览器中打开上述示例网站，然后右键点击这张验证码图片，将其保存到本地，命名为 captcha.png，示例如图所示：

这样我们就可以得到一张验证码图片，以供测试识别使用。

4. 识别测试

接下来新建一个项目，将验证码图片放到项目根目录下，用 tesserocr 库识别该验证码，代码如下所示：

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import tesserocr

from PIL import Image

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

result = tesserocr.image_to_text(image)

print(result)

在这里我们新建了一个 Image 对象，调用了 tesserocr 的 image_to_text 方法。传入该 Image 对象即可完成识别，实现过程非常简单，结果如下所示：

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d241

另外，tesserocr 还有一个更加简单的方法，这个方法可直接将图片文件转为字符串，代码如下所示：

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import tesserocr

print(tesserocr.file_to_text('captcha.png'))

可以得到同样的输出结果。

这时候我们可以看到，通过 OCR 技术我们便可以成功识别出验证码的内容了。

5. 验证码处理

接下来我们换一个验证码，将其命名为 captcha2.png，如图所示。

重新用下面的代码来测试：

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import tesserocr

from PIL import Image

image = Image.open('captcha2.png')

result = tesserocr.image_to_text(image)

print(result)

可以看到如下输出结果：

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-b32d

这次识别和实际结果有偏差，多了一些干扰结果，这是因为验证码内的多余的点干扰了图像的识别，导致出现了一些多余的内容。

对于这种情况，我们可以需要做一下额外的处理，把一些干扰信息去掉。

这里观察到图片里面其实有一些杂乱的点，而这些点的颜色大都比文本更浅一点，因此我们可以做一些预处理，将干扰的点通过颜色来排除掉。

我们可以首先将原来的图像转化为数组看下维度：

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import tesserocr

from PIL import Image

import numpy as np

image = Image.open('captcha2.png')

print(np.array(image).shape)

print(image.mode)

运行结果如下：

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(38, 112, 4)

RGBA

可以发现这个图片其实是一个三维数组，前两维 38 和 112 代表其高和宽，最后一维 4 则是每个像素点的表示向量。为什么是 4 呢，因为最后一维是一个长度为 4 的数组，分别代表 R（红色）、G（绿色）、B（蓝色）、A（透明度），即一个像素点有四个数字表示。那为什么是 RGBA 四个数字而不是 RGB 或其他呢？这是因为 image 的模式 mode 是 RGBA，即有透明通道的真彩色，我们看到第二行输出也印证了这一点。

模式 mode 定义了图像的类型和像素的位宽，一共有 9 种类型：

1：像素用 1 位表示，Python 中表示为 True 或 False，即二值化。

L：像素用 8 位表示，取值 0-255，表示灰度图像，数字越小，颜色越黑。

P：像素用 8 位表示，即调色板数据。

RGB：像素用 3x8 位表示，即真彩色。

RGBA：像素用 4x8 位表示，即有透明通道的真彩色。

CMYK：像素用 4x8 位表示，即印刷四色模式。

YCbCr：像素用 3x8 位表示，即彩-格式。

I：像素用 32 位整型表示。

F：像素用 32 位浮点型表示。

为了方便处理，我们可以将 RGBA 模式转为更简单的 L 模式，即灰度图像。

我们可以利用 Image 对象的 convert 方法参数传入 L，即可将图片转化为灰度图像，代码如下所示：

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image = image.convert('L')

image.show()

或者传入 1 即可将图片进行二值化处理，如下所示：

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image = image.convert('1')

image.show()

在这里我们就转为灰度图像，然后根据阈值筛选掉图片中的干扰点，代码如下：

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from PIL import Image

import numpy as np

image = Image.open('captcha2.png')

image = image.convert('L')

threshold = 50

array = np.array(image)

array = np.where(array > threshold, 255, 0)

image = Image.fromarray(array.astype('uint8'))

image.show()

在这里，变量 threshold 代表灰度的阈值，这里设置为 50。接着我们将图片 image 转化为了 Numpy 数组，接着利用 Numpy 的 where 方法对数组进行筛选和处理，这里指定了大于阈值的就设置为 255，即白色，否则就是 0，即黑色。

最后看下图片处理完之后是什么结果：

我们发现原来验证码中的很多点已经被去掉了，整个验证码变得黑白分明。这时重新识别验证码，代码如下所示：

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import tesserocr

from PIL import Image

import numpy as np

image = Image.open('captcha2.png')

image = image.convert('L')

threshold = 50

array = np.array(image)

array = np.where(array > threshold, 255, 0)

image = Image.fromarray(array.astype('uint8'))

print(tesserocr.image_to_text(image))

即可发现运行结果变成如下所示：

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b32d

所以，针对一些有干扰的图片，我们可以做一些去噪处理，这会提高图片识别的正确率。

6. 识别实战

最后，我们可以来尝试下用自动化的方式来对案例进行验证码识别处理，这里我们使用 Selenium 来完成这个操作，代码如下：

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import time

import re

import tesserocr

from selenium import webdriver

from io import BytesIO

from PIL import Image

from retrying import retry

from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait

from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

from selenium.webdriver.common.by import By

from selenium.common.exceptions import TimeoutException

import numpy as np

def preprocess(image):

image = image.convert('L')

array = np.array(image)

array = np.where(array > 50, 255, 0)

image = Image.fromarray(array.astype('uint8'))

return image

@retry(stop_max_attempt_number=10, retry_on_result=lambda x: x is False)

def login():

browser.get('https://captcha7.scrape.center/')

browser.find_element_by_css_selector('.username input[type="text"]').send_keys('admin')

browser.find_element_by_css_selector('.password input[type="password"]').send_keys('admin')

captcha = browser.find_element_by_css_selector('#captcha')

image = Image.open(BytesIO(captcha.screenshot_as_png))

image = preprocess(image)

captcha = tesserocr.image_to_text(image)

captcha = re.sub('[^A-Za-z0-9]', '', captcha)

browser.find_element_by_css_selector('.captcha input[type="text"]').send_keys(captcha)

browser.find_element_by_css_selector('.login').click()

try:

WebDriverWait(browser, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//h2[contains(., "登录成功")]')))

time.sleep(10)

browser.close()

return True

except TimeoutException:

return False

if __name__ == '__main__':

browser = webdriver.Chrome()

login()

在这里我们首先定义了一个 preprocess 方法，用于验证码的噪声处理，逻辑就和前面说的是一样的。

接着我们定义了一个 login 方法，其逻辑执行步骤是：

打开样例网站

找到用户名输入框，输入用户名

找到密码输入框，输入密码

找到验证码图片并截取，转化为 Image 对象

预处理验证码，去除噪声

对验证码进行识别，得到识别结果

识别结果去除一些非字母和数字字符

找到验证码输入框，输入验证码结果

点击登录按钮

等待「登录成功」字样的出现，如果出现则证明登录成功，否则重复以上步骤重试。

在这里我们还用到了 retrying 来指定了重试条件和重试次数，以保证在识别出错的情况下反复重试，增加总的成功概率。

运行代码我们可以观察到浏览器弹出并执行以上流程，可能重试几次后得到登录成功的页面，运行过程如图所示：

登录成功后的结果如图所示：

到这里，我们就能成功通过 OCR 技术识别成功验证码，并将其应用到模拟登录的过程中了。

7. 总结

本节我们了解了利用 Tesserocr 识别验证码的过程并将其应用于实战案例中实现了模拟登录。为了提高 Tesserocr 的识别准确率，我们可以对验证码图像进行预处理去除一些干扰，识别准确率会大大提高。但总归来说 Tesserocr 识别验证码的准确率并不是很高，下一节我们来介绍其他识别验证码的方案。

本节代码：https://github.com/Python3WebSpider/CrackImageCaptcha

本文参考资料：

文档 - OCR - 百度百科：https://baike.baidu.com/item/OCR

OCR Python

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