前言
最近正在研究人工智能，为了加深对算法的理解，决定写个自动设别验证码的程序。看了看网上的demo，大部分都是python2的写法，而且验证码的识别都是用的数字做例子，那我就写个基于python3字母识别的程序，不过一路写下来碰到不少坑，大家感兴趣的话可以慢慢看。
图片识别有几个比较大的步骤是必须完成的：
1、有大量的验证码图片作为样本
2、图片要进行处理 流程是：灰度化==》二值化==》字符切割==》识别分类
3、图像识别要提取特征值，然后把图片二值化的数据当做样本做训练，最后基于样本完成对新验证码的识别
一、大量验证码准备
因为要写字母识别，所以需要大量的字母验证码，正好之前做过某电商的项目，印象中是纯字母的查了下果然是的所以就用那个网站作为例子了。
获取验证码方法很简单，找到验证码动态生成的地址，
然后调用python的urllib.request获得图片然后保存就好了
二、图片的灰度化和二值化
其实为了增强识别率，我们将彩色的图片灰度化，
这样就变成了黑白两色，黑的是255白的是0，这样更容易让机器来识别。
灰度化和二值化之前、后的效果图
三、图片的分割
经过观察验证码可以发现，验证码是4位的字母，
同时验证码直接是有空白分隔的（后面的验证码有黏连的单独讲）
这里使用垂直投影法，根据投影进行图片的切割。这个算法讲起来太复杂，看代码吧。。。
效果如下，反正就是切成了4个图片
四、识别分类
这里因为图片太多了，要对每个图片分26个字母的哪一个太麻烦，所以借用google的tesseract这个ocr的软件，用它来帮我识别下图片是哪个字母（当然它识别的成功率不高，不然也不用人工智能了），然后识别错误的我再手动分类。
经过ocr识别和人工分类后，我的temp目录下就变成了这样的，每个目录下都是正确的字母图片
五、提取特征值
将字母的文件夹图片取出，提取特征值然后存储到文本文件里
六、机器训练
这里使用sklearn.svm这个支持向量机的算法，来对数据进行分类。
svm的算法是啥，可以看看知乎大神的讲解https://www.zhihu.com/question/21094489 ，
通过fit进行训练后，将训练的结果保存到pkl文件里，其实里面都是0和1的特征值
七、最后的验证就很简单了
找个验证码图片，调用之前的方法，变成二值化的数据，然后用svm进行识别，就能得到正确的结果了
八、滴水算法（解决黏连问题）
这个验证码也不是完全都有空格分割好的，可能是长这样的，字母直接黏在一起了
这样的字母为了分割出来，就要用滴水算法，模拟水滴重力下落的过程，自动切分图片。
可以看我的water.py文件里面是详细的算法。
讲讲碰到的坑
1、python3不能用opencv了，尤其是cv2.cv方法只是python2用的，不用他换个python写法一样可以实现
2、原始图片有蓝色边，刚开始老识别错误，后来发现问题后，要先进行切割，保证只有字母是有颜色的，其它区域是白色的。
这个是cutimg方法的作用
3、使用google的ocr时，使用了python的pytesseract，这个要先在电脑安装tesseract-ocr,然后要在程序里指定路径才行，
不然会报错误的。pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'e:/program files (x86)/tesseract-ocr/tesseract'
4、pytesseract.image_to_string(cur_img, config='-psm 7 outputbase letters')
这个letters是我自己创建的，位置在e:\program files (x86)\tesseract-ocr\tessdata\configs 这里的letters是用来
约束识别范围的，比如我设置tessedit_char_whitelist abcdefghijklmnopqrstuvwxyz 这就表示只识别字母，这样
就会把1，0之类的变成l和o了
最后附上github的源码地址 https://github.com/zjy090/verifycode
下次研究遗传算法ga的实现等写好了也写个demo分享给大家
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对服务器之家的支持。
原文链接：https://blog.csdn.net/zjy105/article/details/78499912