如何通过Python做文字识别到破解图片验证码
这篇文章给大家分享的是有关如何通过Python做文字识别到破解图片验证码的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
前期准备
1. 安装包，直接在终端上输入pip指令即可：
# 发送浏览器请求pip3 install requests# 文字识别pip3 install pytesseract# 图片处理pip3 install Pillow
2. 新建项目
需要的模块安装好后，新建一个项目wordsDistinguish。
在项目包下新建三个.py文件
test_pytesseract 和 test_pillow、case_verification。
test_pytesseract：模块 pytesseract 的基本使用测试
test_pillow：模块 Pillow 的基本使用测试
case_verification：实战案例，破解网站图片验证码验证
涉及知识
1.Pillow 中的 Image
Python图像库中最重要的类是 Image，在模块中定义的具有相同名称的类。
可以通过多种方式创建此类的实例; 通过从文件加载图像，处理其他图像或从头开始创建图像。
# -*- coding: utf-8 -*-# 注意：print_function的导入必须在Image之前，否则会报错from __future__ import print_functionfrom PIL import Image"""pillow 模块 中 Image 的基本使用"""# 1.打开图片im = Image.open("../wordsDistinguish/test1.jpg")print(im)# 2.查看图片文件内容print("图片文件格式："+im.format)print("图片大小："+str(im.size))print("图片模式："+im.mode)# 3.显示当前图片对象im.show()# 4.修改图片大小，格式，保存size = (50, 50)im.thumbnail(size)im.save("1.jpg", "PNG")# 5.图片模式转化并保存，L 表示灰度 RGB 表示彩色im = im.convert("L")im.save("test1.jpg")2. 基于 Tesseract-OCR 的 pytesseract
Python-tesseract是python的光学字符识别（OCR）工具。也就是说，它将识别并"读取"嵌入图像中的文本。
Python-tesseract是Google的Tesseract-OCR引擎的包装器。
它作为独立的调用脚本也很有用，因为它可以读取Pillow和Leptonica成像库支持的所有图像类型，包括jpeg，png，gif，bmp，tiff等。
此外，如果用作脚本，Python-tesseract将打印已识别的文本，而不是将其写入文件。
要在你的电脑上使用pytesseract模块，你还需要安装 Tesseract-OCR ，Mac上安装该工具我比较建议使用Homebrew，安装好后，直接在终端输入下面指令即可：
Windows下安装的话直接下载包即可，然后把其加入系统环境变量（即加入Path里），比较傻白甜，可以百度一下。
# -*- coding: utf-8 -*-# 从 Pillow 中导入图片处理模块 Imagefrom PIL import Image# 导入基于 Tesseract 的文字识别模块 pytesseractimport pytesseract"""@pytesseract：https://github.com/madmaze/pytesseract"""# 打开图片im = Image.open("../wordsDistinguish/Resources/1.jpg")# 识别图片内容text = pytesseract.image_to_string(im)print(text)1. 准备过程
登录过程中需要输入三个数据：账号、密码、验证码，首先在浏览器内实际登录一次，按F12查看登录流程。
输入账号密码，和验证码，点击登录，注意Network内的变化。
2. 代码敲起来
现在模拟登录过程的难点主要有：验证码的识别和传递。
a.验证码识别我们根据前面的知识知识里的，直接采用pytesseract模块。b.登录参数传递，利用requests库发送post请求即可，问题是如何把验证码和登录联系起来.
通过前面分析我们知道
验证码是在
"https://so.gushiwen.org/RandCode.ashx"里生成的，
而登录页面是
"https://so.gushiwen.org/user/login.aspx"，分析发现。
正常浏览器登录这两个网址的cookie是一致的，并且都带有时间戳，所以，只要在代码请求时保证两者的cookie一致即可，这里我们利用requests库的session方法可以实现。
# -*- coding: utf-8 -*-# 从 Pillow 中导入图片处理模块 Imagefrom PIL import Image# 导入基于 Tesseract 的文字识别模块 pytesseractimport pytesseract# 导入发送网络请求的库 requestsimport requests# 导入正则库 reimport re"""模拟登录，破解字母数字图片验证码目标网站：https://so.gushiwen.org"""# 请求头headers = { "user-agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.87 Safari/537.36" }# 通过requests 创建一个 session 会话，保持两次访问 cookie 值相同session = requests.session()# 下载识别验证码图片函数def get_verification(): # 生成验证码图片url url = "https://so.gushiwen.org/RandCode.ashx" # 通过session发送get请求，获取验证码 resp = session.get(url, headers=headers) # 将验证码保证到本地 with open(r"../wordsDistinguish/Resources/test.jpg", 'wb') as f: f.write(resp.content) # 打开验证码图片文件 im = Image.open(r"../wordsDistinguish/Resources/test.jpg") # 基本处理，灰度处理，提升识别准确率 # 保存处理后的图片 im.save("test.jpg") # 利用pytesseract进行图片内容识别 text = pytesseract.image_to_string(im) # 去除识别结果中的非数字/字母内容 text = re.sub("\W", "", text) # 返回验证码内容 return textdef do_login(): i = 0 # 识别错误次数 # 获取验证码 captcha = get_verification() # 基本检验，验证码位数必须为四位 while len(captcha) != 4: captcha = get_verification() i = i + 1 # i+=1 print("第%d次识别错误" % i) print("开始登录，验证码为："+captcha) # 传递的登录参数 data = { "from": "http://so.gushiwen.org/user/collect.aspx", "email": "你的注册邮箱", "pwd": "你的登录密码", "code": captcha, "denglu": "登录" } # 登录地址 url = "https://so.gushiwen.org/user/login.aspx" # 利用 session 发送post请求 response = session.post(url, headers=headers, data=data) # 打印登录后的状态码 print(response.status_code) # 保存登录后的页面内容，进一步确认是否登录成功 with open("gsww.html", encoding="utf-8", mode="w") as f: f.write(response.content.decode())# 开始程序if __name__ == "__main__": do_login()3. 运行结果
a.控制台显示一次验证成功，返回状态码为：200，访问正常。
b.进一步检查，对获取到的源码进行检查
我们在浏览器观察登录后的页面发现，只有登录后的页面才有账号管理模块。
其中有用户的唯一标识：绑定邮箱的后几位，我的是50471@qq.com。
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