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使用 Python 和 Tesseract 实现验证码识别

news 来源：原创 2025/5/24 14:37:20

验证码识别是一个常见且实用的技术需求，尤其是在自动化测试和数据采集场景中。通过开源 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）工具 Tesseract，结合 Python 的强大生态，我们可以高效实现验证码识别任务。本篇博客将以详细步骤和代码示例，介绍如何使用 Python 和 Tesseract 实现验证码识别，包括原理解析、图像预处理、代码实现以及优化策略。

一、验证码识别的背景与难点

1.1 什么是验证码？

验证码（CAPTCHA, Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart）是一种区分用户是人类还是计算机程序的技术。常见的验证码类型包括：

文本验证码：图片中包含扭曲或噪声干扰的字符。
图片验证码：用户需要选择特定内容的图片。
行为验证码：要求用户拖动滑块或完成特定任务。

1.2 验证码识别的应用场景

自动化测试：绕过验证码验证，以便进行完整的自动化测试。
数据采集：识别网页中的验证码，自动登录或提交表单。
辅助功能：为视障用户提供验证码读取功能。

1.3 验证码识别的挑战

图像噪声：许多验证码包含背景噪声、干扰线条或色块。
字符扭曲：为了增加识别难度，字符通常被扭曲或旋转。
字符连体：字符之间的分隔不明确，需要精确分割。

二、Tesseract 简介

Tesseract 是一个由 Google 维护的开源 OCR 引擎，支持多种语言和字符识别。它可以通过 Python 的 pytesseract 库调用，轻松实现文字识别功能。

2.1 Tesseract 的主要特点

多语言支持：Tesseract 支持超过 100 种语言。
易于扩展：支持自定义训练，适应特定场景的需求。
开源免费：无需授权费用，适用于商业项目。

2.2 Tesseract 的核心流程

图像预处理：将图像转化为适合 OCR 的格式。
文字区域检测：识别图像中的文字区域。
字符识别：将文字区域的像素转换为字符。
输出文本：生成最终的文字结果。

三、环境准备

在开始编码之前，需要完成以下环境的配置。

3.1 安装 Tesseract

1. Linux

sudo apt update
sudo apt install tesseract-ocr
sudo apt install libtesseract-dev

2. macOS

通过 Homebrew 安装：

brew install tesseract

3. Windows

从 Tesseract 官方 GitHub 下载 Windows 安装包，并配置环境变量。

3.2 安装 Python 库

安装 pytesseract 和图像处理相关库：

pip install pytesseract pillow opencv-python

四、验证码识别的实现

4.1 读取并显示图片

我们将使用 Pillow 和 OpenCV 库来加载和显示验证码图片。

from PIL import Image
import cv2# 加载验证码图片
image_path = "captcha.png"
image = cv2.imread(image_path)# 使用 OpenCV 显示图片
cv2.imshow("Captcha", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

4.2 图像预处理

为了提高识别率，我们需要对验证码图片进行预处理，包括灰度化、二值化和噪声去除。

1. 转灰度图像

灰度化将彩色图片转换为黑白图片，简化处理。

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("Gray Image", gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2. 二值化

二值化通过阈值将图片转换为黑白两色，突出文字部分。

_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow("Binary Image", binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3. 去噪声

使用形态学操作（如开运算）去除图片中的干扰点。

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
denoised = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
cv2.imshow("Denoised Image", denoised)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

4.3 调用 Tesseract 进行识别

使用 pytesseract 调用 Tesseract 识别处理后的验证码图片。

import pytesseract
from PIL import Image# 将处理后的图片保存为临时文件
cv2.imwrite("processed_captcha.png", denoised)# 使用 pytesseract 识别
text = pytesseract.image_to_string("processed_captcha.png", config="--psm 6")
print(f"识别结果: {text}")

五、优化识别效果

5.1 调整 Tesseract 参数

通过修改 Tesseract 的 --psm 参数，可以改变文字布局分析模式，例如：

--psm 6：假设为一个块的文字。
--psm 7：将图像作为一行文字处理。

5.2 设置白名单字符

如果验证码的字符范围已知，可以设置白名单，提高识别准确率。

custom_config = r'--oem 3 --psm 6 -c tessedit_char_whitelist=0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
text = pytesseract.image_to_string("processed_captcha.png", config=custom_config)
print(f"识别结果: {text}")

5.3 自定义训练模型

如果验证码的字符样式特殊，可以通过 Tesseract 的训练工具定制模型，以提升识别率。

六、完整代码示例

以下是整合图像预处理和验证码识别的完整代码：

import cv2
import pytesseract# 加载图片
image_path = "captcha.png"
image = cv2.imread(image_path)# 转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 二值化处理
_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 去除噪声
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
denoised = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel)# 保存预处理后的图片
cv2.imwrite("processed_captcha.png", denoised)# 使用 pytesseract 进行文字识别
custom_config = r'--oem 3 --psm 6 -c tessedit_char_whitelist=0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
text = pytesseract.image_to_string("processed_captcha.png", config=custom_config)# 输出识别结果
print(f"识别结果: {text}")# 显示处理后的图片
cv2.imshow("Processed Image", denoised)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

七、总结

通过本文的介绍，我们学习了如何使用 Python 和 Tesseract 实现验证码识别，并通过图像预处理和参数优化提高识别率。在实际项目中，结合深度学习模型可以进一步提升复杂验证码的识别效果。希望本篇博客对您有所帮助！