python识别验证码的思路及解决方案

1. 前言

验证码是用来区分人类和机器的一种认证机制，但是随着机器学习技术的发展，许多机器都可以伪造人类的行为模式，为了进一步区分人类和机器，验证码的制作变得越来越复杂。但是，对于爬虫等特定场景下的验证码破解，机器学习的方法受到了很大的限制，因此，python识别验证码，成为了不少从事网络爬虫的人的必需技能。

2. 验证码识别的方法

2.1 传统的验证码识别方法

传统的验证码识别方法包括前端校验、简单数字字母组合等。这种类型的验证码可以通过图像处理，特征提取，字符识别等方法进行识别。

图像处理：将图片中的噪声去除；

特征提取：将图片中的字符转化为可分类的特征；

字符识别：将提取的字符特征通过机器学习算法进行训练分类；

这种方法的精度比较高，但是对于国内的主流验证码，如中文，繁体中文或是斜体验证码，会存在一定的局限性。

2.2 机器学习方法

机器学习识别验证码可以分为两步：先训练再识别。训练过程需要先收集样本，并通过图像处理和特征提取将图像转化为向量，然后通过神经网络对向量进行训练，训练出分类器；识别过程，将未知的验证码图像转化为向量，然后通过训练好的分类器对其进行判断，得到识别的结果。

采用机器学习技术识别验证码，相比于传统的识别方法，有更高的识别精度，但是需要大量的样本训练，并且需要选择合适的特征提取方法和神经网络模型，否则就可能造成过拟合或是欠拟合等问题。

3. python识别验证码的方法

3.1 图像处理

验证码识别的第一步就是对验证码图片进行处理，使其更加易于识别。

在python中，可以使用PIL库进行图像处理。

from PIL import Image

# 读取图片
image = Image.open('captcha-image.png')
# 将图片转化为灰度图像
image = image.convert('L')
# 将图片转化为黑白二值图像
threshold = 200
table = []
for i in range(256):
    if i < threshold:
        table.append(0)
    else:
        table.append(1)
image = image.point(table, '1')

上述代码中使用了三个方法：convert(), point()和open()。其中，convert()方法将图片转化为灰度图像；point()方法将图片转化为黑白二值图像，这可以有效去除图片中的噪点；open()方法是用来读取图片的。

3.2 特征提取

特征提取就是将图片中的字符转化为可分类的特征，一般采用图像的形态和轮廓等来进行提取

在python中，可以使用opencv-python库进行特征提取。

import cv2

# 加载图片
img = cv2.imread('captcha-image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 二值化处理
(thresh, img_bw) = cv2.threshold(img, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(img_bw, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 获取图像特征
features = []
for i in range(len(contours)):
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[i])
    features.append([x, y, w, h])
# 输出特征
print(features)

上述代码中使用了三个方法：imread(), threshold()和findContours()。其中，imread()方法用于加载图片；threshold()方法用于将图片二值化；findContours()方法用于查找图像中的轮廓。

特征提取的结果就是图片中每个字符的位置和大小，保存在features列表中，可以用于后续的识别。

3.3 训练模型和识别

训练模型和识别是验证码识别的核心，python中可以使用tensorflow、keras、pytorch等库来实现。

下面给出一个使用keras库的实例代码：

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPool2D
from keras.optimizers import RMSprop
import numpy as np
# 读取样本
x_train = np.load('captcha_images.npy')
y_train = np.load('captcha_labels.npy')
# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(5, 5), padding='Same', activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(5, 5), padding='Same', activation='relu'))
model.add(MaxPool2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), padding='Same', activation='relu'))
model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), padding='Same', activation='relu'))
model.add(MaxPool2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
# 设置优化器
optimizer = RMSprop(lr=0.001, rho=0.9, epsilon=1e-08, decay=0.0)
# 编译模型
model.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=86)

上述代码中，首先需要读取样本，然后定义模型，并设置优化器，接着编译模型，并进行训练。这里使用了CNN神经网络模型（卷积神经网络），同样，也可以使用其他的模型进行训练。

训练完毕之后，可以使用模型进行验证码的识别。

# 加载模型

from keras.models import load_model
model = load_model('captcha_model.h5')
# 验证码识别
img = cv2.imread('captcha-image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img = cv2.resize(img, (28, 28))
img = np.array(img, dtype=np.float32)
img = np.reshape(img, (-1, 28, 28, 1))
img /= 255
predict = model.predict(img)
result = np.argmax(predict[0])
print(result)

上述代码中，调用keras.models库中的load_model()方法加载模型，然后对待识别的验证码进行处理，最后对其进行识别，输出识别的结果。

4. 结论

验证码识别是网络爬虫必备的技能之一。我们可以使用传统的图像处理和特征提取方法，也可以使用机器学习的方法。python是一个强大的语言，可以通过PIL、opencv-python、keras等库来完成验证码的识别任务。