Python用KNN算法实现验证码识别

python验证码识别⽰例（⼆）复杂验证码识别 在这篇博⽂中⼿把⼿教你如何去分割验证，然后进⾏识别。

⼀：下载验证码 验证码分析，图⽚上有折线，验证码有数字，有英⽂字母⼤⼩写，分类的时候需要更多的样本，验证码的字母是彩⾊的，图⽚上有雪花等噪点，因此识别改验证码难度较⼤⼆：⼆值化和降噪：　三：切割：四：分类：五：测试识别率六：总结： 综合识别率在70%左右，对于这个识别率我觉得还是挺⾼的，因为这个验证码的识别难度还是很⼤代码：⼀. 下载图⽚：#-*-coding:utf-8-*-import requestsdef spider():url = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"for i in range(1, 101):print("正在下载的张数是：",i)with open("./1__get_image/{}.png".format(i), "wb") as f:f.write(requests.get(url).content)spider()⼆：验证码⼆值化和降噪：#-*-coding:utf-8-*-# coding:utf-8import sys, osfrom PIL import Image, ImageDraw# ⼆值数组t2val = {}def twoValue(image, G):for y in range(0, image.size[1]):for x in range(0, image.size[0]):g = image.getpixel((x, y))if g > G:t2val[(x, y)] = 1else:t2val[(x, y)] = 0# 根据⼀个点A的RGB值，与周围的8个点的RBG值⽐较，设定⼀个值N（0 <N <8），当A的RGB值与周围8个点的RGB相等数⼩于N时，此点为噪点# G: Integer 图像⼆值化阀值# N: Integer 降噪率 0 <N <8# Z: Integer 降噪次数# 输出# 0：降噪成功# 1：降噪失败def clearNoise(image, N, Z):for i in range(0, Z):t2val[(0, 0)] = 1t2val[(image.size[0] - 1, image.size[1] - 1)] = 1for x in range(1, image.size[0] - 1):for y in range(1, image.size[1] - 1):nearDots = 0L = t2val[(x, y)]if L == t2val[(x - 1, y - 1)]:nearDots += 1if L == t2val[(x - 1, y)]:nearDots += 1if L == t2val[(x - 1, y + 1)]:nearDots += 1if L == t2val[(x, y - 1)]:nearDots += 1if L == t2val[(x, y + 1)]:nearDots += 1if L == t2val[(x + 1, y - 1)]:nearDots += 1if L == t2val[(x + 1, y)]:nearDots += 1if L == t2val[(x + 1, y + 1)]:nearDots += 1if nearDots < N:t2val[(x, y)] = 1def saveImage(filename, size):image = Image.new("1", size)draw = ImageDraw.Draw(image)for x in range(0, size[0]):for y in range(0, size[1]):draw.point((x, y), t2val[(x, y)])image.save(filename)for i in range(1, 101):path = "1__get_image/" + str(i) + ".png"image = Image.open(path)image = image.convert('L')twoValue(image, 198)clearNoise(image, 3, 1)path1 = "2__erzhihua_jiangzao/" + str(i) + ".jpg"saveImage(path1, image.size)三：切割验证码：#-*-coding:utf-8-*-from PIL import Imagedef smartSliceImg(img, outDir, ii,count=4, p_w=3):''':param img::param outDir::param count: 图⽚中有多少个图⽚:param p_w: 对切割地⽅多少像素内进⾏判断:return:'''w, h = img.sizepixdata = img.load()eachWidth = int(w / count)beforeX = 0for i in range(count):allBCount = []nextXOri = (i + 1) * eachWidthfor x in range(nextXOri - p_w, nextXOri + p_w):if x >= w:x = w - 1if x < 0:x = 0b_count = 0for y in range(h):if pixdata[x, y] == 0:b_count += 1allBCount.append({'x_pos': x, 'count': b_count})sort = sorted(allBCount, key=lambda e: e.get('count')) nextX = sort[0]['x_pos']box = (beforeX, 0, nextX, h)img.crop(box).save(outDir + str(ii) + "_" + str(i) + ".png") beforeX = nextXfor ii in range(1, 101):path = "2__erzhihua_jiangzao/" + str(ii) + ".jpg"img = Image.open(path)outDir = '3__qiege/'smartSliceImg(img, outDir, ii,count=4, p_w=3)四：训练：#-*-coding:utf-8-*-import numpy as npimport osimport timefrom PIL import Imagefrom sklearn.externals import joblibfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierdef load_dataset():X = []y = []for i in"23456789ABVDEFGHKMNPRSTUVWXYZ":target_path = "fenlei/" + iprint(target_path)for title in os.listdir(target_path):pix = np.asarray(Image.open(os.path.join(target_path, title)).convert('L'))X.append(pix.reshape(25 * 30))y.append(target_path.split('/')[-1])X = np.asarray(X)y = np.asarray(y)return X, ydef check_everyone(model):pre_list = []y_list = []for i in"23456789ABCDEFGHKMNPRSTUVWXYZ":part_path = "part/" + ifor title in os.listdir(part_path):pix = np.asarray(Image.open(os.path.join(part_path, title)).convert('L'))pix = pix.reshape(25 * 30)pre_list.append(pix)y_list.append(part_path.split('/')[-1])pre_list = np.asarray(pre_list)y_list = np.asarray(y_list)result_list = model.predict(pre_list)acc = 0for i in result_list == y_list:print(result_list,y_list,)if i == np.bool(True):acc += 1print(acc, acc / len(result_list))X, y = load_dataset()knn = KNeighborsClassifier()knn.fit(X, y)joblib.dump(knn, 'yipai.model')check_everyone(knn)五：模型测试：# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npfrom PIL import Imagefrom sklearn.externals import joblibimport ostarget_path = "1__get_image/"source_result = []for title in os.listdir(target_path):source_result.append(title.replace('.png',''))def predict(model):predict_result = []for q in range(1,101):pre_list = []y_list = []for i in range(0,4):part_path = "part1/" + str(q) + "_" + str(i) + ".png"# print(part_path)pix = np.asarray(Image.open(os.path.join(part_path)))pix = pix.reshape(25 * 30)pre_list.append(pix)y_list.append(part_path.split('/')[-1])pre_list = np.asarray(pre_list)y_list = np.asarray(y_list)result_list = model.predict(pre_list)print(result_list,q)predict_result.append(str(result_list[0] + result_list[1] + result_list[2] + result_list[3])) return predict_resultmodel = joblib.load('yipai.model')predict_result = predict(model)# print(source_result)# print(predict_result)。

python 登录识别验证码算法-概述说明以及解释1. 引言1.1 概述验证码（Captcha）是一种用于识别用户是否为机器人的技术。

它通常通过在登录、注册或其他需要验证身份的页面上展示一串随机生成的字符或图像，要求用户正确输入或点击相关对象，以证明自己是真实的用户。

验证码的存在旨在防止自动化程序或恶意黑客攻击，保护网站和用户的安全。

在当前互联网的发展背景下，登录系统的验证码已经成为很多网站必备的安全措施之一。

然而，由于验证码的人工智能性质，很多传统的自动化操作和爬虫程序无法绕过验证码的阻拦，从而给网站的自动运营和数据采集带来了一定的困难。

因此，开发一种高效、准确的Python验证码识别算法成为了迫切需求。

本文将着重研究基于Python的验证码识别算法，探究其识别原理和应用方法。

首先，我们将详细介绍验证码的概念和其在用户身份验证中的重要性。

随后，我们将调研现有的验证码识别算法，分析其优缺点和应用场景。

最后，我们将重点讨论基于Python的验证码识别算法的研究，探索其在实际应用中的可行性和效果。

通过本文的阅读，读者将能够全面了解到验证码识别算法在Python 中的实现方式，为解决网站登录阻碍和数据采集问题提供了一种切实可行的解决方案。

同时，本文也可作为对验证码算法感兴趣的读者的参考，为他们进一步深入学习和研究验证码识别领域提供了一个起点。

1.2 文章结构本文主要分为以下几个部分来介绍Python登录识别验证码算法。

第一部分是引言，通过概述、文章结构和目的三个小节来介绍本文要阐述的内容。

第二部分是正文，其中包括验证码的概念和Python登录识别验证码的重要性两个小节。

在验证码的概念部分，将介绍验证码的定义、作用和常见类型等内容，为读者提供对验证码的基本了解。

在Python登录识别验证码的重要性部分，将探讨验证码在登录系统中的重要性，并介绍为何有必要使用Python来实现验证码识别算法。

第三部分是结论，包含现有的验证码识别算法和基于Python的验证码识别算法研究两个小节。

识别验证码通常是一个复杂的过程，因为验证码通常被设计成能够区分计算机程序和人类用户。

然而，有一些验证码可能相对容易通过机器学习或深度学习模型来识别。

下面是一个基本的例子，它使用Python的opencv库来识别验证码。

这个例子仅仅是一个简单的演示，并不能处理所有类型的验证码。

```pythonimport cv2import numpy as np# 读取图片img = cv2.imread('captcha.png', 0)# 二值化处理_, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 查找轮廓contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 遍历轮廓，尝试匹配每个字符for contour in contours:# 计算轮廓的边界框x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)# 提取字符图像char_img = img[y:y+h, x:x+w]# 尝试识别字符# 这里我们只是简单地将其转换为灰度图像并查找边界框gray = cv2.cvtColor(char_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)if len(contours) > 0:# 如果找到轮廓，假设字符是字母或数字char = ''for cnt in contours:if cv2.contourArea(cnt) > 50:char = 'a' + str(len(char))else:char = '0' + str(len(char))print(char)```这个代码假设每个字符都是一个简单的形状，并且可以通过查找轮廓来识别。

基于Python的简单验证码识别摘要：验证码在⽹络安全⽅⾯发挥着关键作⽤，验证码的主要⽬的是区分⼈类和计算机，⽤来防⽌⾃动化脚本对⽹站的⼀些恶意⾏为。

⽬前绝⼤多数⽹站都利⽤验证码来阻⽌恶意脚本程序的⼊侵。

验证码经过图像的预处理字符分割，匹配识别等步骤来完成对字符验证的处理，后进过特征提取与匹配等操作完成对⼀个验证码的识别。

本⽂选取了⼀个⽹站进⾏⽹站登录的验证码识别，识别结果取得了预期的效果，较好的识别出了验证码。

关键字：验证码；图像识别；Python；预处理Abstrat：CAPTCHA plays a key role in network security, The main purpose of the CAPTCHA is to differentiate between humans and computers, to prevent some malicious behavior from automating scripts on the site. At present, most websites use Authenticode to prevent the intrusion of malicious script programs. The verification code passes the preprocessing character segmentation of the image, the matching recognition and so on completes the processing to the character verification, the backward feature extraction and the matching operation completes to the verification code recognition. In this paper, a website is selected to identify the verification code, the result obtained the expected results, a better identification of the verification code.Key words：CAPTCHA; Image recognition; Python; Pretreatment;0.引⾔验证码是⽬前互联⽹上⼀种⾮常重要⾮常常见的安全识别技术，先引⽤⼀段来⾃wiki的关于验证码的描述：“全⾃动区分计算机和⼈类的公开图灵测试（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart，简称CAPTCHA）[1]，俗称验证码，是⼀种区分⽤户是计算机和⼈的公共⾃动程序。

基于 KNN 技术的验证码识别李露发表时间：2018-04-17T17:10:26.767Z 来源：《电力设备》2017年第32期作者：李露[导读] 摘要：随着科技日新月异的发展，验证码技术在网络防护和信息安全方面有着广泛的应用。

（西华大学）摘要：随着科技日新月异的发展，验证码技术在网络防护和信息安全方面有着广泛的应用。

由于网络攻击手段的提升，验证码技术也在改进。

本文采用的教务系统验证码是当前网络中最普遍的字符验证码类型，它多元化的背景噪音和字符扭曲粘连的特点，使得验证码很难实现程序自动识别。

针对这些特点，本文在背景去噪阶段，提出ＲGB 三原色去噪法；在单个字符切割阶段，采用轮廓差投影法与水滴算法相结合的分割方法。

最后得到所有字符模型，再利用 KNN 算法，进行字符识别，从而得到识别结果。

关键词：验证码；图像二值化；图像分割；KNN1研究背景与研究现状验证码作为当前一种网络安全技术，主要是用来防止对机器做暴力破解、批量在线注谋取利益、信息大规模采集聚合，以及一些恶意注册、访问和发送垃圾文件等恶意事件。

验证码图片有诸多特点，主要包括图片的格式和图片的内容。

1）格式方面，由于验证码图片的分辨率较低，且高度一般在 20 ～ 50 之间，而宽度一般在 100 左右。

这些特点使得字符间的距离较小，从而难以分割。

与此同时，分辨率小也表明待识别的字符信息量相对较小。

2）在内容方面，验证码中会出现诸多干扰。

比如背景噪音干扰；随机的独立像素点；字符上嵌入的平滑干扰线；字符本身的扭曲旋转和粘连；字体位置随机摆放等。

这些因素在很大程度上会影响自动识别算法的识别率。

本文的校内网验证码的特点是多元化的背景噪音、扭曲粘连的字符，是当前最具有代表性的字符型验证码。

2 识别算法模型验证码自动识别算法整体流程可分为 3 大步骤：图片预处理；字符切割；单字符分析。

分析过程中又包含建立模板库和字符匹配 2 个过程。

其中图像处理不是本文重点算法，本文主要介绍KNN算法，KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。

python识别计算验证码流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

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Python网络爬虫的验证码识别与破解方法网络爬虫是一种用于自动获取网页信息的程序，它可以在互联网上自动化地浏览网页、抓取数据等。

然而，在进行网络爬取时，我们经常会遇到验证码的问题，这给爬虫程序带来了困扰。

本文将介绍基于Python的网络爬虫的验证码识别与破解方法。

一、验证码的作用与种类验证码（CAPTCHA）是为了区分人类用户和计算机程序的一种技术手段。

它目的在于阻止自动化程序（如爬虫）对网站进行恶意攻击，保障网站的安全性。

常见的验证码类型包括数字验证码、字母验证码、混合验证码、中文验证码等。

二、验证码识别的原理验证码识别是指通过计算机程序自动识别并破解验证码的过程。

常用的验证码识别方法包括图像处理与模式识别两部分内容。

图像处理主要用于降噪、二值化、分割等预处理操作，以便提取验证码中的有效信息。

模式识别则使用机器学习算法，通过训练模型来对验证码进行分类和识别。

三、验证码识别的Python库Python提供了许多强大的图像处理和机器学习库，为验证码识别提供了便捷的解决方案。

以下是常用的Python库：1. PIL（Python Imaging Library）：用于图像预处理、特征提取等操作。

2. OpenCV（Open Source Computer Vision）：提供了丰富的图像处理函数和工具。

3. Scikit-learn：用于机器学习任务，提供了常见的分类算法和模型评估方法。

4. TensorFlow：深度学习框架，可以应用于验证码的识别和破解。

5. Keras：基于TensorFlow的高级神经网络库，可以快速搭建验证码识别模型。

四、验证码识别与破解方法基于以上提到的Python库，我们可以采用以下方法来识别和破解验证码：1. 图像预处理：使用PIL和OpenCV库进行验证码图像的读取、降噪、二值化、分割等预处理操作。

2. 特征提取与选择：通过特征工程技术，提取验证码图像中的有效特征，如轮廓、颜色、形状等。

验证码识别：基于深度学习的卷积神经网络模型训练示例验证码识别是一个比较复杂的任务，需要使用机器学习或深度学习模型进行训练。

以下是一个简单的Python 验证码识别训练的示例代码，使用的是基于深度学习的卷积神经网络模型。

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom keras.models import Sequentialfrom yers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Densefrom keras.utils import to_categorical# 加载验证码图片和标签数据集data = np.loadtxt("captcha_dataset.txt", delimiter=",")x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data[:, :-1], data[:, -1], test_size=0.2)# 将验证码图片转换为 32x32 大小的灰度图像x_train = x_train.reshape((x_train.shape[0], 32, 32, 1))x_test = x_test.reshape((x_test.shape[0], 32, 32, 1))# 将标签数据进行 one-hot 编码y_train = to_categorical(y_train)y_test = to_categorical(y_test)# 构建卷积神经网络模型model = Sequential()model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation="relu", input_shape=(32, 32, 1)))model.add(MaxPooling2D((2, 2)))model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation="relu"))model.add(MaxPooling2D((2, 2)))model.add(Flatten())model.add(Dense(128, activation="relu"))model.add(Dense(64, activation="relu"))model.add(Dense(10, activation="softmax"))# 编译模型，设置优化器和损失函数pile(optimizer="adam", loss="categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])# 训练模型，设置批次大小、训练轮数和验证频率model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test), verbose=1)# 评估模型性能，输出准确率score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)print("Test accuracy: %.2f%%" % (score[1]*100))在这个示例中，我们首先使用numpy库加载验证码图片和标签数据集，然后将验证码图片转换为 32x32 大小的灰度图像，并将标签数据进行 one-hot 编码。

kNN算法python实现和简单数字识别kNN算法算法优缺点：优点：精度⾼、对异常值不敏感、⽆输⼊数据假定缺点：时间复杂度和空间复杂度都很⾼适⽤数据范围:数值型和标称型算法的思路：KNN算法（全称K最近邻算法），算法的思想很简单，简单的说就是物以类聚，也就是说我们从⼀堆已知的训练集中找出k个与⽬标最靠近的，然后看他们中最多的分类是哪个，就以这个为依据分类。

函数解析：库函数tile()如tile(A,n)就是将A重复n次a = np.array([0, 1, 2])np.tile(a, 2)array([0, 1, 2, 0, 1, 2])np.tile(a, (2, 2))array([[0, 1, 2, 0, 1, 2],[0, 1, 2, 0, 1, 2]])np.tile(a, (2, 1, 2))array([[[0, 1, 2, 0, 1, 2]],[[0, 1, 2, 0, 1, 2]]])b = np.array([[1, 2], [3, 4]])np.tile(b, 2)array([[1, 2, 1, 2],[3, 4, 3, 4]])np.tile(b, (2, 1))array([[1, 2],[3, 4],[1, 2],[3, 4]])`⾃⼰实现的函数createDataSet()⽣成测试数组kNNclassify(inputX, dataSet, labels, k)分类函数inputX 输⼊的参数dataSet 训练集labels 训练集的标号k 最近邻的数⽬1#coding=utf-82from numpy import *3import operator45def createDataSet():6 group = array([[1.0, 0.9], [1.0, 1.0], [0.1, 0.2], [0.0, 0.1]])7 labels = ['A','A','B','B']8return group,labels9#inputX表⽰输⼊向量（也就是我们要判断它属于哪⼀类的）10#dataSet表⽰训练样本11#label表⽰训练样本的标签12#k是最近邻的参数，选最近k个13def kNNclassify(inputX, dataSet, labels, k):14 dataSetSize = dataSet.shape[0]#计算有⼏个训练数据15#开始计算欧⼏⾥得距离16 diffMat = tile(inputX, (dataSetSize,1)) - dataSet1718 sqDiffMat = diffMat ** 219 sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)#矩阵每⼀⾏向量相加20 distances = sqDistances ** 0.521#欧⼏⾥得距离计算完毕22 sortedDistance = distances.argsort()23 classCount = {}24for i in xrange(k):25 voteLabel = labels[sortedDistance[i]]26 classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel,0) + 127 res = max(classCount)28return res2930def main():31 group,labels = createDataSet()32 t = kNNclassify([0,0],group,labels,3)33print t3435if__name__=='__main__':36 main()37kNN应⽤实例⼿写识别系统的实现数据集：两个数据集：training和test。

knn算法原理以及python实现案例KNN算法原理及Python实现案例一、KNN算法原理KNN（K-Nearest Neighbors，K近邻算法）是一种常用的分类和回归算法。

它的基本原理是通过计算一个样本与训练集中所有样本的距离，然后选择距离最近的K个样本作为邻居，根据这些邻居的标签来预测该样本的标签。

KNN算法的核心思想是“近朱者赤，近墨者黑”，即认为距离近的样本具有相似的特征。

KNN算法的具体步骤如下：1. 计算测试样本与训练集中所有样本的距离，常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离等；2. 选择距离最近的K个样本作为邻居；3. 统计这K个邻居中每个类别的数量；4. 预测测试样本的类别为数量最多的类别。

KNN算法的优缺点：优点：- 简单易实现，无需训练过程；- 对异常值不敏感，能够处理不平衡数据集；- 可用于分类和回归问题。

缺点：- 计算复杂度高，需要计算每个测试样本与所有训练样本的距离；- 内存消耗大，需要存储所有训练样本；- 对于特征空间维度较高的情况，KNN算法的性能会下降。

二、KNN算法的Python实现案例下面通过一个简单的示例来演示KNN算法的Python实现。

1. 导入所需的库```pythonimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_score```2. 准备数据集```python# 创建特征矩阵X = np.array([[1, 2], [1, 4], [2, 2], [2, 3], [3, 2], [4, 1]])# 创建标签向量y = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1])```3. 划分训练集和测试集```pythonX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)```4. 构建KNN模型并训练```python# 创建KNN分类器对象knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)# 训练模型knn.fit(X_train, y_train)```5. 预测测试集结果```python# 预测测试集y_pred = knn.predict(X_test)```6. 计算准确率```python# 计算准确率accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print("准确率：", accuracy)```通过以上步骤，我们就完成了KNN算法在Python中的实现。

---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印---摘要]数字验证码在安全方面起着十分大的用处，因此在很多网站都可以看到数字验证码的使用。

如今互联网的发展相当快速，紧随着我们也就需要思考安全问题，隐私的泄露会或重或轻的影响用户，而数字验证码作为互联网安全的常用的屏障，可以让互联网生态环境更加健康便利且很好的保护用户隐私。

目前，在网站上中相对常用的是由数字、字母组成的数字验证码。

本文针对粘连且存在干扰噪声的数字验证码图像识别性能欠佳的情况，通过比较各种识别数字验证码的方法，最终选择使用KNN算法作为数字验证码字符识别方法，本课题对有粘连扭曲情况的数字验证码的识别进行设计和分析，过程主要是以下三步：预处理、匹配识别、分析识别率。

图片预处理过程采用了灰度化、二值化、降噪和分割，在分割图片阶段，可能出现检测出四、三、二和一个字符的情况，分别采用不同的方法进行处理，再采用Python工具进行单字符匹配，最后通过KNN算法来识别匹配数字验证码，得到了高达94.4%的识别率，这说明采用该算法能很好的识别粘连扭曲的数字验证码图片。

[关键词]验证码识别；KNN算法；验证码匹配；PythonDesign and Implementation of Digital AuthenticationCode RecognitionStudent: Li Xinyu,College of Electronic InformationInstructor: Wang Yuanmei,College of Electronic Information [Abstract]Digital Authentication Code (DAC) plays a very important role in security, so it can be used in many websites.With the rapid development of the Internet, we also need to think about security issues. The leak of privacy will affect users more or less. Digital Authentication Code, as a common barrier to Internet security, can make the Internet ecological environment healthier, more convenient and better protect user privacy.At present, the relatively common digital verification code on websites is composed of numbers and letters.In view of the poor performance of image recognition of digital verification codes with glue and interference noise, this paper chooses KNN algorithm as the character recognition method of digital verification codes by comparing various methods of identifying digital verification codes. This topic designs and analyzes the recognition of digital verification codes with glue distortion. The process mainly consists of three steps:preprocessing,Match recognition, analyze recognition rate.Picture preprocessing process uses grayscale, binarization, noise reduction and segmentation. In the phase of image segmentation, four, three, two and one characters may be detected. Different methods are used to process them, then single character matching is performed with Python tools. Finally, matching number verification codes are recognized by KNN algorithm, and the recognition rate is up to 94.4%.This demonstrates that the algorithm can recognize the distorted digital authentication code picture very well.[Keywords]Verification code identification；KNN recognition；Verification Code Matching；Python第一章绪论1.1 研究目的及意义当前，随着互联网技术的不断创新研发，我国科技技术飞速发展，各类新兴产品应运而生，在不断丰富人们生活的同时，提高了人们生活质量与生活水平。

Python爬虫中的验证码识别技术Python爬虫是一种强大的工具，可以用于从网页中获取数据。

然而，在实际的爬取过程中，有时会遇到验证码的问题。

验证码是一种用于区分人类用户和机器程序的技术，它通过向用户展示一些随机生成的字符或图像，并要求用户输入正确的答案。

验证码的存在给爬虫带来了困难，因为爬虫通常无法识别验证码，导致无法完成自动化的操作。

为了解决这个问题，我们可以使用验证码识别技术来让爬虫自动识别并输入正确的验证码。

验证码识别技术是指通过计算机程序自动识别验证码的方法。

在Python爬虫中，有多种验证码识别技术可供选择，下面我将介绍几种常用的方法。

一、图像处理与机器学习1. 图像处理首先，我们需要对验证码图像进行预处理。

这包括图像的灰度化、二值化、降噪等操作。

通过这些处理，我们可以将验证码图像转换为更容易处理的形式。

2. 特征提取接下来，我们需要提取验证码图像的特征。

常用的特征提取方法有边缘检测、数学形态学、块特征法等。

这些方法可以从图像中提取出与验证码内容相关的特征。

3. 机器学习提取完特征后，我们可以使用机器学习算法来训练模型。

常用的机器学习算法有支持向量机（SVM）、决策树、卷积神经网络（CNN）等。

通过将提取的特征作为输入，将验证码的正确答案作为标签，我们可以训练一个模型来自动识别验证码。

二、第三方库除了使用图像处理与机器学习技术，我们还可以使用第三方库来简化验证码识别的过程。

1. pytesseractpytesseract是一个优秀的OCR库，可以识别包括验证码在内的各种图像中的文本。

借助pytesseract，我们只需要将验证码图像传入库中，即可获得识别结果。

2. pillowpillow是Python中一个功能强大的图像处理库，它提供了对图像的各种操作和处理方法。

我们可以使用pillow来进行验证码图像的各种处理，例如裁剪、旋转、缩放等。

三、验证码接口平台除了自己进行验证码识别技术的开发，我们还可以使用一些验证码接口平台来实现自动识别。

Python网络爬虫中的验证码识别与处理方法在进行网络爬取数据时，经常会遇到验证码的限制。

验证码是一种人机识别技术，被广泛应用于网站登录、用户注册、信息提交等场景，旨在防止恶意机器人的滥用行为。

然而，对于网络爬虫来说，验证码成为了一道难题，因为它们常常阻碍了数据的自动采集。

为了克服这一挑战，本文将探讨Python网络爬虫中的验证码识别与处理方法。

一、验证码的种类和特点在介绍验证码识别与处理方法之前，我们先了解一下验证码的种类和特点。

常见的验证码类型有数字、字母、汉字、图像、滑动拼图等。

而验证码的特点则是多变、不规则、扭曲、颜色复杂等。

这些特点使得传统的图像处理技术难以准确识别。

二、Python中的验证码识别库Python中有一些优秀的验证码识别库，可以帮助我们处理各种类型的验证码。

下面介绍几个常用的库。

1. pytesseractpytesseract库是一个优秀的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）库，可以识别图片中的文字。

利用pytesseract库，我们可以将验证码图片中的文字提取出来，进而实现验证码的自动识别。

需要注意的是，pytesseract库需要依赖于Tesseract OCR引擎，请确保你已经正确安装了这个引擎。

2. opencv-pythonopencv-python库是一个非常强大的图像处理库，它提供了各种图像处理功能，包括图像预处理、特征提取、图像匹配等。

借助opencv-python库，我们可以对验证码进行图像处理，去除噪声、调整亮度、增强对比度等，从而提高验证码识别的准确率。

3. scikit-imagescikit-image库是一个基于NumPy的图像处理库，提供了一系列图像处理算法和函数。

通过使用scikit-image库，我们可以进行图像预处理、特征提取、图像分割等操作，有助于验证码的准确识别。

三、验证码识别与处理流程下面我们来总结一下验证码识别与处理的一般流程。

易语言验证码识别中级方法源码
一、简单验证码识别
1、验证码样式
我们先从简单的纯数字或纯字母的验证码开始，可以认为这种验证码没有太多的变化，所以可以用简单的方法来识别。

2、对比与识别
要从图片中识别出验证码，首先我们需要将图片里的字符转化为可以计算机能识别数字和字母的形式，然后做简单的对比，以此来识别出验证码。

3、变量设置
我们可以使用python中的图像处理库处理图片，处理的结果就是得到图片的每个像素的值，以及每一行和每一列的长度，以及字符的高度、宽度等。

4、图片处理
接下来，就是处理图片，将从图片中得到的字符拆分成每个字符作为一个独立的图片，然后将图片转换成灰度图，以便接下来能够进行简单的字符识别。

5、特征提取
接下来，我们在每个字符的灰度图上提取特征，这里使用的特征是“黑点数”，也就是说，我们要计算出每个图片里黑色像素的数量，然后将结果存储在一个数组中。

6、模型训练
接下来就是训练模型了，我们可以使用Knn模型或者其他的模型，模型就是根据上一步提取出来的特征，学习出图片里面的字符，是数字还是字母，还有准确的字符是什么。

二、中级程序验证码识别
1、验证码样式。

文章编号：2096-1472(2019)-06-01-04DOI:10.19644/ki.issn2096-1472.2019.06.001软件工程 SOFTWARE ENGINEERING 第22卷第6期2019年6月V ol.22 No.6Jun. 2019基于Python 和CNN 的验证码识别晋大鹏，张天心，刘 涛(上海理工大学，上海 200093)摘 要：针对目前互联网上关于页面自动登录环节出现的难点，由于部分登录界面有验证码的存在，自动登录的时长被增加，并且有的验证码难以识别，这就提出了基于Python和卷积神经网络(CNN)相结合的验证码识别。

首先本文对三千多张验证码的样本集进行图片预处理，分别有灰度化处理、二值化处理和去噪点处理三步操作。

然后利用三个池化层和一个全连接层的结构设计卷积神经网络，随后训练样本集，并对随机的十个样本进行预测。

关键词：验证码；Python；二值化；卷积神经网络中图分类号：TP315 文献标识码：AVerification Code Recognition Based on Python and CNNJIN Dapeng,ZHANG Tianxin,LIU Tao(University of Shanghai for Science and Technology ,Shanghai 200093,China )Abstract:The paper focuses on the current difficulties in the automatic login of pages on the Internet.Due to the existence of verifications code in some login interfaces,the duration of automatic login is increased,and some verification codes are difficult to identify.Accordingly,based on Python and Convolutional Neural Network (CNN),a combined identification of verification codes is proposed in this study.Firstly,this paper preprocesses the sample set of more than 3,000 verification codes,including the three processing steps of graying,binarization and denoising.The Convolutional Neural Networ is then designed using three pooled layers and a fully connected layer structure,followed by training the sample set and predicting ten random samples.Keywords:verification code;Python;binarization;Convolutional Neural Network1 引言(Introduction)伴随着互联网行业的兴起，人们的生活工作也越来越便利，很多需要大量工作量、计算量的工作渐渐被计算机所取代，在减轻人类压力的同时，也给了研究人员继续研究机器学习的动力。

Python实现验证码识别⼤致介绍 在python爬⾍爬取某些⽹站的验证码的时候可能会遇到验证码识别的问题，现在的验证码⼤多分为四类： 1、计算验证码 2、滑块验证码 3、识图验证码 4、语⾳验证码 这篇博客主要写的就是识图验证码，识别的是简单的验证码，要想让识别率更⾼，识别的更加准确就需要花很多的精⼒去训练⾃⼰的字体库。

识别验证码通常是这⼏个步骤： 1、灰度处理 2、⼆值化 3、去除边框（如果有的话） 4、降噪 5、切割字符或者倾斜度矫正 6、训练字体库 7、识别 这6个步骤中前三个步骤是基本的，4或者5可根据实际情况选择是否需要，并不⼀定切割验证码，识别率就会上升很多有时候还会下降 这篇博客不涉及训练字体库的内容，请⾃⾏搜索。

同样也不讲解基础的语法。

⽤到的⼏个主要的python库： Pillow(python图像处理库)、OpenCV(⾼级图像处理库)、pytesseract(识别库)灰度处理&⼆值化 灰度处理，就是把彩⾊的验证码图⽚转为灰⾊的图⽚。

⼆值化，是将图⽚处理为只有⿊⽩两⾊的图⽚，利于后⾯的图像处理和识别 在OpenCV中有现成的⽅法可以进⾏灰度处理和⼆值化，处理后的效果： 代码：# ⾃适应阀值⼆值化def _get_dynamic_binary_image(filedir, img_name):filename = './out_img/' + img_name.split('.')[0] + '-binary.jpg'img_name = filedir + '/' + img_nameprint('.....' + img_name)im = cv2.imread(img_name)im = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #灰值化# ⼆值化th1 = cv2.adaptiveThreshold(im, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 21, 1)cv2.imwrite(filename,th1)return th1去除边框 如果验证码有边框，那我们就需要去除边框，去除边框就是遍历像素点，找到四个边框上的所有点，把他们都改为⽩⾊，我这⾥边框是两个像素宽 注意：在⽤OpenCV时，图⽚的矩阵点是反的，就是长和宽是颠倒的 代码：# 去除边框def clear_border(img,img_name):filename = './out_img/' + img_name.split('.')[0] + '-clearBorder.jpg'h, w = img.shape[:2]for y in range(0, w):for x in range(0, h):if y < 2 or y > w - 2:img[x, y] = 255if x < 2 or x > h -2:img[x, y] = 255cv2.imwrite(filename,img)return img降噪 降噪是验证码处理中⽐较重要的⼀个步骤，我这⾥使⽤了点降噪和线降噪 线降噪的思路就是检测这个点相邻的四个点（图中标出的绿⾊点），判断这四个点中是⽩点的个数，如果有两个以上的⽩⾊像素点，那么就认为这个点是⽩⾊的，从⽽去除整个⼲扰线，但是这种⽅法是有限度的，如果⼲扰线特别粗就没有办法去除，只能去除细的⼲扰线 代码：# ⼲扰线降噪def interference_line(img, img_name):filename = './out_img/' + img_name.split('.')[0] + '-interferenceline.jpg'h, w = img.shape[:2]# opencv矩阵点是反的# img[1,2] 1:图⽚的⾼度，2：图⽚的宽度for y in range(1, w - 1):for x in range(1, h - 1):count = 0if img[x, y - 1] > 245:count = count + 1if img[x, y + 1] > 245:count = count + 1if img[x - 1, y] > 245:count = count + 1if img[x + 1, y] > 245:count = count + 1if count > 2:img[x, y] = 255cv2.imwrite(filename,img)return img 点降噪的思路和线降噪的差不多，只是会针对不同的位置检测的点不⼀样,注释写的很清楚了 代码：# 点降噪def interference_point(img,img_name, x = 0, y = 0):"""9邻域框,以当前点为中⼼的⽥字框,⿊点个数:param x::param y::return:"""filename = './out_img/' + img_name.split('.')[0] + '-interferencePoint.jpg'# todo 判断图⽚的长宽度下限cur_pixel = img[x,y]# 当前像素点的值height,width = img.shape[:2]for y in range(0, width - 1):for x in range(0, height - 1):if y == 0: # 第⼀⾏if x == 0: # 左上顶点,4邻域# 中⼼点旁边3个点sum = int(cur_pixel) \+ int(img[x, y + 1]) \if sum <= 2 * 245:img[x, y] = 0elif x == height - 1: # 右上顶点 sum = int(cur_pixel) \+ int(img[x, y + 1]) \+ int(img[x - 1, y]) \+ int(img[x - 1, y + 1])if sum <= 2 * 245:img[x, y] = 0else: # 最上⾮顶点,6邻域sum = int(img[x - 1, y]) \+ int(img[x - 1, y + 1]) \+ int(cur_pixel) \+ int(img[x, y + 1]) \+ int(img[x + 1, y]) \+ int(img[x + 1, y + 1])if sum <= 3 * 245:img[x, y] = 0elif y == width - 1: # 最下⾯⼀⾏ if x == 0: # 左下顶点# 中⼼点旁边3个点sum = int(cur_pixel) \+ int(img[x + 1, y]) \+ int(img[x + 1, y - 1]) \+ int(img[x, y - 1])if sum <= 2 * 245:img[x, y] = 0elif x == height - 1: # 右下顶点 sum = int(cur_pixel) \+ int(img[x, y - 1]) \+ int(img[x - 1, y]) \+ int(img[x - 1, y - 1])if sum <= 2 * 245:img[x, y] = 0else: # 最下⾮顶点,6邻域sum = int(cur_pixel) \+ int(img[x - 1, y]) \+ int(img[x + 1, y]) \+ int(img[x, y - 1]) \+ int(img[x - 1, y - 1]) \+ int(img[x + 1, y - 1])if sum <= 3 * 245:img[x, y] = 0else: # y不在边界if x == 0: # 左边⾮顶点sum = int(img[x, y - 1]) \+ int(cur_pixel) \+ int(img[x, y + 1]) \+ int(img[x + 1, y - 1]) \+ int(img[x + 1, y]) \+ int(img[x + 1, y + 1])if sum <= 3 * 245:img[x, y] = 0elif x == height - 1: # 右边⾮顶点 sum = int(img[x, y - 1]) \+ int(cur_pixel) \+ int(img[x, y + 1]) \+ int(img[x - 1, y - 1]) \+ int(img[x - 1, y]) \+ int(img[x - 1, y + 1])if sum <= 3 * 245:img[x, y] = 0else: # 具备9领域条件的sum = int(img[x - 1, y - 1]) \+ int(img[x - 1, y]) \+ int(img[x - 1, y + 1]) \+ int(img[x, y - 1]) \+ int(cur_pixel) \+ int(img[x, y + 1]) \+ int(img[x + 1, y - 1]) \+ int(img[x + 1, y]) \+ int(img[x + 1, y + 1])img[x, y] = 0cv2.imwrite(filename,img)return img 效果： 其实到了这⼀步，这些字符就可以识别了，没必要进⾏字符切割了，现在这三种类型的验证码识别率已经达到50%以上了字符切割 字符切割通常⽤于验证码中有粘连的字符，粘连的字符不好识别，所以我们需要将粘连的字符切割为单个的字符，在进⾏识别 字符切割的思路就是找到⼀个⿊⾊的点，然后在遍历与他相邻的⿊⾊的点，直到遍历完所有的连接起来的⿊⾊的点，找出这些点中的最⾼的点、最低的点、最右边的点、最左边的点，记录下这四个点，认为这是⼀个字符，然后在向后遍历点，直⾄找到⿊⾊的点，继续以上的步骤。

Python的KNN实验步骤1. 什么是KNN算法？KNN（K-Nearest Neighbors）是一种简单且常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。

它基于一个简单的假设：相似的样本具有相似的属性。

KNN算法通过计算待预测样本与训练集中所有样本之间的距离，然后选择最接近的K个邻居，根据它们的标签进行预测。

2. KNN算法步骤2.1 数据准备我们需要准备训练集和测试集。

训练集用于训练模型，测试集用于评估模型性能。

每个样本应该包含特征和对应的标签。

2.2 特征归一化由于KNN算法是基于距离计算的，如果特征具有不同的量纲或范围，会导致某些特征对距离计算产生更大影响。

在应用KNN之前，我们需要对特征进行归一化处理，确保它们具有相同的尺度。

常见的归一化方法包括最小-最大缩放（Min-Max Scaling）和标准化（Standardization）。

2.3 计算距离KNN算法使用距离来度量样本之间的相似性。

常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。

对于每个测试样本，我们需要计算它与训练集中所有样本之间的距离。

2.4 选择最近的K个邻居在计算完所有样本之间的距离后，我们需要选择与待预测样本最近的K个邻居。

通常，可以使用优先队列或排序算法来实现这一步骤。

2.5 进行预测根据选择的K个邻居，我们可以根据它们的标签来进行预测。

对于分类问题，通常采用多数表决法（Majority Voting）来确定待预测样本的类别。

对于回归问题，可以取K个邻居的平均值作为预测结果。

2.6 模型评估在完成预测后，我们需要评估模型的性能。

常见的评估指标包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值（F1-Score）等。

3. Python实现KNN算法下面是一个简单示例，演示如何使用Python实现KNN算法：import numpy as npfrom collections import Counterdef euclidean_distance(x1, x2):return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))class KNN:def __init__(self, k=3):self.k = kdef fit(self, X, y):self.X_train = Xself.y_train = ydef predict(self, X):y_pred = [self._predict(x) for x in X]return np.array(y_pred)def _predict(self, x):distances = [euclidean_distance(x, x_train) for x_train in self.X_trai n]k_indices = np.argsort(distances)[:self.k]k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices]most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common(1)return most_common[0][0]4. 示例应用：手写数字识别我们可以使用KNN算法来实现手写数字识别。