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崔庆才 Python3 爬虫实战：OCR图形验证码识别全流程解析

作者：c4t2025.09.19 14:16浏览量：0

简介：本文通过Python3爬虫实战，详细解析OCR识别图形验证码的核心技术，涵盖验证码分类、Tesseract OCR安装配置、Pillow图像预处理、验证码分割与识别等关键环节，并提供完整代码示例与优化方案。

崔庆才 Python3 爬虫实战：OCR图形验证码识别全流程解析

在Python3爬虫开发中，图形验证码识别是绕不开的技术难点。本教程将基于崔庆才老师的实战经验，系统讲解如何使用OCR技术突破图形验证码防护，内容涵盖验证码分类、预处理技术、OCR引擎选择及代码实现等核心环节。

一、图形验证码的分类与应对策略

1.1 基础验证码类型

传统验证码可分为数字字母组合型、中文汉字型、算术计算型三大类。这类验证码通常采用简单干扰线，识别难度较低，适合使用Tesseract OCR直接处理。

1.2 增强型验证码

现代网站广泛采用点选验证码、滑动验证码等新型防护。对于这类验证码，需结合计算机视觉技术（如OpenCV）进行目标检测，或使用深度学习模型实现端到端识别。

1.3 动态验证码处理

部分网站使用GIF动态验证码或WebGL渲染验证码。针对此类场景，建议采用Selenium模拟浏览器渲染，结合帧差分法提取关键帧进行识别。

二、OCR识别技术栈搭建

2.1 Tesseract OCR安装配置

  1. # Ubuntu系统安装
  2. sudo apt install tesseract-ocr
  3. sudo apt install libtesseract-dev
  5. # 安装中文语言包
  6. sudo apt install tesseract-ocr-chi-sim

Windows用户可通过官方安装包配置，需特别注意将Tesseract安装路径添加至系统环境变量。

2.2 Python封装库选择

推荐使用pytesseract库进行Python封装：

  1. import pytesseract
  2. from PIL import Image
  4. # 指定Tesseract路径（Windows需配置）
  5. pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'
  7. # 基础识别示例
  8. def recognize_text(image_path):
  9.     img = Image.open(image_path)
  10.     text = pytesseract.image_to_string(img, lang='chi_sim+eng')
  11.     return text.strip()

2.3 验证码预处理技术

图像预处理是提升识别率的关键步骤，典型处理流程包括：

  1. 灰度化转换：减少颜色通道干扰
    ```python
    from PIL import Image

def convert_grayscale(image_path):
img = Image.open(image_path).convert(‘L’)
img.save(‘grayscale.png’)

  1. 2. **二值化处理**：增强字符对比度
  2. ```python
  3. import cv2
  4. import numpy as np
  6. def binary_threshold(image_path):
  7.     img = cv2.imread(image_path, 0)
  8.     _, binary = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
  9.     cv2.imwrite('binary.png', binary)
  1. 降噪处理：消除干扰像素
    1. def remove_noise(image_path):
    2.  img = cv2.imread(image_path, 0)
    3.  kernel = np.ones((2,2), np.uint8)
    4.  denoised = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
    5.  cv2.imwrite('denoised.png', denoised)

三、复杂验证码处理方案

3.1 粘连字符分割

对于字符粘连的验证码，可采用投影法进行分割：

  1. def split_characters(image_path):
  2.     img = cv2.imread(image_path, 0)
  3.     _, binary = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
  5.     # 水平投影
  6.     horizontal_projection = np.sum(binary, axis=1)
  7.     # 垂直投影
  8.     vertical_projection = np.sum(binary, axis=0)
  10.     # 根据投影特征确定分割点
  11.     # 此处需实现具体分割逻辑
  12.     return split_positions

3.2 多语言混合识别

处理中英文混合验证码时，需指定多语言参数：

  1. def recognize_mixed(image_path):
  2.     img = Image.open(image_path)
  3.     text = pytesseract.image_to_string(
  4.         img, 
  5.         lang='chi_sim+eng',
  6.         config='--psm 6'  # 指定页面分割模式
  7.     )
  8.     return text

3.3 深度学习方案

对于复杂验证码，可训练CRNN（卷积循环神经网络）模型：

  1. # 示例模型结构（需配合TensorFlow/Keras实现）
  2. from tensorflow.keras.models import Model
  3. from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, LSTM, Dense
  5. def build_crnn_model(input_shape, num_chars):
  6.     # 卷积部分
  7.     input_img = Input(shape=input_shape, name='image_input')
  8.     x = Conv2D(32, (3,3), activation='relu', padding='same')(input_img)
  9.     x = MaxPooling2D((2,2))(x)
  11.     # 循环部分
  12.     # 此处需实现特征图转换为序列的逻辑
  13.     # ...
  15.     # 输出层
  16.     output = Dense(num_chars+1, activation='softmax')(x)  # +1包含空白符
  18.     model = Model(inputs=input_img, outputs=output)
  19.     return model

四、实战案例：某网站验证码识别

4.1 验证码特征分析

某网站验证码特点：

  • 4位数字字母组合
  • 包含干扰线和噪点
  • 字符间距不固定

4.2 完整识别流程

  1. import cv2
  2. import numpy as np
  3. import pytesseract
  4. from PIL import Image
  6. def preprocess_captcha(image_path):
  7.     # 读取图像
  8.     img = cv2.imread(image_path)
  10.     # 转为灰度图
  11.     gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  13.     # 自适应阈值二值化
  14.     binary = cv2.adaptiveThreshold(
  15.         gray, 255, 
  16.         cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, 
  17.         cv2.THRESH_BINARY, 11, 2
  18.     )
  20.     # 降噪处理
  21.     kernel = np.ones((1,1), np.uint8)
  22.     denoised = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
  24.     # 保存预处理结果
  25.     cv2.imwrite('processed.png', denoised)
  26.     return 'processed.png'
  28. def recognize_captcha(processed_path):
  29.     img = Image.open(processed_path)
  30.     # 指定字符集和分割模式
  31.     config = r'--oem 3 --psm 7 -c tessedit_char_whitelist=0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
  32.     text = pytesseract.image_to_string(img, config=config)
  33.     return text.strip()
  35. # 主流程
  36. if __name__ == '__main__':
  37.     original_path = 'captcha.png'
  38.     processed_path = preprocess_captcha(original_path)
  39.     result = recognize_captcha(processed_path)
  40.     print(f"识别结果: {result}")

4.3 识别率优化策略

  1. 数据增强训练：收集验证码样本进行Tesseract细调
  2. 多模型融合：结合不同OCR引擎的识别结果
  3. 人工校验机制：对低置信度结果进行人工复核

五、法律与伦理规范

在使用OCR识别验证码时，必须严格遵守：

  1. 目标网站的服务条款
  2. 《网络安全法》相关规定
  3. 仅用于合法授权的测试场景

建议开发者：

  • 优先使用网站提供的API接口
  • 控制识别频率避免DDoS风险
  • 建立识别结果审核机制

本教程提供的代码示例仅供学习Python3爬虫技术使用，实际项目应用需确保获得目标网站的明确授权。通过系统掌握OCR识别技术，开发者可以更高效地处理爬虫开发中的验证码难题，但必须始终将法律合规放在首位。

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