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。