我需要一个用于python的Captcha解码器来读取简单的图像验证码,如下图所示:
你知道一个图书馆可以帮助我阅读这个验证码吗?
如果你不知道用于阅读验证码的图书馆,你能帮我用PIL阅读这个(和其他类似的)?
答案 0 :(得分:5)
我希望这个验证码不会在任何地方使用。
以下是解码它的虚拟方法。基本上你需要的是这些验证码中存在的从0到9的模式。从你的例子中,我只有0 3 4 5 7 8的模式。因为一切都固定在它们上面,你知道在哪里分割每个字符。您还知道每个字符都是一些固定大小和固定字体。如果它还包括字母或更多字符,但具有固定大小和字体,则可以轻松调整以下代码。
代码的作用是:a)加载模式(我认为它们被命名为n0.png,n1.png,...); b)将验证码分成NUMS部分; c)在每个模式和每个分割数之间做一个平方差的和; d)确定分割数是具有最小总和的分割数。它按顺序返回每个数字的列表,显示在验证码中。要获取初始模式,您可以取消注释保存拆分号码的行,在该段之后放置return
,然后调整文件名。
import sys
from PIL import Image, ImageOps
PAT_SIZE = (8, 10)
NUMS = 3
FIRST_NUM_OFFSET = 5
NUM_OFFSET = (1, 3)
NUMBERS = []
for i in xrange(10):
try:
NUMBERS.append(Image.open('n%d.png' % i).load())
except IOError:
print "I do not know the pattern for the number %d." % i
NUMBERS.append(None)
def magic(fname):
captcha = ImageOps.grayscale(Image.open(fname))
im = captcha.load()
# Split numbers
num = []
for n in xrange(NUMS):
x1, y1 = (FIRST_NUM_OFFSET + n * (NUM_OFFSET[0] + PAT_SIZE[0]),
NUM_OFFSET[1])
num.append(captcha.crop((x1, y1, x1 + PAT_SIZE[0], y1 + PAT_SIZE[1])))
# If you want to save the split numbers:
#for i, n in enumerate(num):
# n.save('%d.png' % i)
def sqdiff(a, b):
if None in (a, b): # XXX This is here just to handle missing pattern.
return float('inf')
d = 0
for x in xrange(PAT_SIZE[0]):
for y in xrange(PAT_SIZE[1]):
d += (a[x, y] - b[x, y]) ** 2
return d
# Calculate a dummy sum of squared differences between the patterns
# and each number. We assume the smallest diff is the number in the
# "captcha".
result = []
for n in num:
n_sqdiff = [(sqdiff(p, n.load()), i) for i, p in enumerate(NUMBERS)]
result.append(min(n_sqdiff)[1])
return result
print magic(sys.argv[1])
答案 1 :(得分:2)
这是一个很好的项目,出于学术原因,我不久前对此感兴趣。您有几个选择:
您可以在此网站的帮助下撰写自己的文章:http://www.wausita.com/captcha/
您使用OpenCV进行匹配。
如果认为有一个专门的神经网络图像匹配库,但我似乎无法找到它。
基本上正如其他人所说,你想要消除噪音,分成单个字符并使用选择的技术将其与模型字符进行比较。
答案 2 :(得分:1)
我希望你真诚地使用它,你不会伤害(/垃圾)任何人。
我不会写你的脚本也不会转发你的外部插件。但是如果你自己写这个,这可能会有所帮助: