python+sklearn识别验证码（python验证码）
off999 2024-10-10 07:50 20 浏览 0 评论
从某网站获取到的验证码
处理流程总共分为以下几步:
1.读取图片，并调整图片尺寸
2.对图片进行灰度处理
3.根据自己设置的阈值，对图片进行二值化处理
4.降噪处理，去除干扰的像素点及像素块
5.对图片进行切割，获得单个字符，并进行人工标注
6.使用sklearn的svm分类器进行训练，得到模型
7.使用训练得到的模型进行验证码识别
下面分别为每个步骤的核心代码及示例
一、灰度化
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread("image14.png")
# 转换为灰度图
im_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
二、二值化及去噪点
# 二值化处理
ret, im_inv = cv2.threshold(im_gray, 150, 255, 0)
show_gray_img(im_inv)
# 去除孤立点，噪点
img_clear = noise_remove_cv2(im_inv, 1)
去噪点的方法
去除噪点后的验证码
三、图片切割
切割后的图片
四、手动标注
将切割后相同的字符放入同一文件夹下，文件夹名字作为标注名，如图。
五、开始训练
这里使用sklearn.svm这个支持向量机的算法，来对数据进行分类。（关于svm的讲解，可以看看知乎大神的理解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。
六、使用训练好的模型进行识别
简单测试了一下，结果还是很准确的。当然，这次的验证码相对比较规整，所以训练的量较少。对于一些更加复杂的验证码，少量的训练样本可能难以达到比较好的一个训练效果，可以适当追加用于训练的样本数据。
由于今日头条的代码编辑实在是太难用，导致格式排版错误，所以用图片的形式展示。源码及训练的图片等已上传github（https://github.com/deepcoldwing/verification_code）
相关推荐
- 实战:用 Python+Flask+Echarts 构建电商实时数据大屏
-
在电商运营中，实时掌握销售趋势、用户行为等核心数据是决策的关键。本文将从实战角度，详解如何用Python+Flask+Echarts技术栈，快速搭建一个支持实时更新、多维度可视化的电商数据大屏，帮...
- DeepSeek完全使用手册:从新手到高手的2000字实操指南
-
一、工具定位与核心功能矩阵（200字）DeepSeek是一款专注于深度推理的强大AI助手，其功能丰富多样，可归纳为4大能力象限：plaintext差异化优势：DeepSeek支持最长达16Ktok...
- Python绘制可爱的图表 cutecharts
-
一个很酷的python手绘样式可视化包——可爱的图表cutecharts。Cutecharts非常适合为图表提供更个性化的触感。Cutecharts与常规的Matplotlib和Seabo...
- 第十二章:Python与数据处理和可视化
-
12.1使用pandas进行数据处理12.1.1理论知识pandas是Python中最常用的数据处理库之一，它提供了高效的数据结构和数据分析工具。pandas的核心数据结构是Serie...
- 5分钟就能做一个Excel动态图表，你确定不学学?(纯gif教学)
-
本文说明下图是一个比较酷炫的Excel动态图表，最难的部分就是用到了一个复选框控件。其实这个控件我很早就见过，但是不会用呀！望洋兴叹。这次呢，我也是借着这个文章为大家讲述一下这个控件的使用。本文没有...
- Python数据可视化:从Pandas基础到Seaborn高级应用
-
数据可视化是数据分析中不可或缺的一环，它能帮助我们直观理解数据模式和趋势。本文将全面介绍Python中最常用的三种可视化方法。Pandas内置绘图功能Pandas基于Matplotlib提供了简洁的绘...
- 如何使用 Python 将图表写入 Excel
-
将Python生成的图表写入Excel文件是数据分析和可视化中常见的需求。Python提供了多种库（如matplotlib、openpyxl和xlsxwriter）来实现这一功能。本文...
- Excel 图表制作太痛苦?用 Python 生成动态交互图表
-
做个动态图表花了3小时？你该换方法了！上周帮销售部做季度汇报图表，Excel操作把我整崩溃了——插入折线图后发现数据源选错，重新选择又得调格式想做动态筛选图表，捣鼓"开发工具"...
- Python Matplotlib 入门教程:可视化数据的基石
-
一、简介Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库，提供从简单折线图到复杂3D图形的完整解决方案。其核心优势在于：o灵活性强：支持像素级样式控制o兼容性好：与NumPy、Pa...
- 20种Python数据可视化绘图 直接复制可用
-
本文介绍20种python数据绘图方法，可直接用于科研绘图或汇报用图。1.折线图(LinePlot)-描述数据随时间或其他变量的变化。importmatplotlib.pyplotasp...
- Python os模块完全指南:轻松玩转文件管理与系统操作
-
Pythonos模块完全指南：轻松玩转文件管理与系统操作os模块是Python与操作系统对话的"瑞士军刀"，学会它能让你轻松管理文件、操控路径、获取系统信息。本教程通过场景化案例+...
- Python中h5py与netCDF4模块在Anaconda环境的下载与安装
-
本文介绍基于Anaconda环境，下载并安装Python中h5py与netCDF4这两个模块的方法。h5py与netCDF4这两个模块是与遥感图像处理、地学分析等GIS操作息息相关的模块，应用...
- python中的模块、库、包有什么区别?
-
一文带你分清Python模块、包和库。一、模块Python模块(Module)，是一个Python文件，以.py结尾，包含了Python对象定义和Python语句。模块能定义函数，类和变...
- centos7 下面使用源码编译的方式安装python3.11
-
centos7下面使用源码编译的方式安装python3.11，步骤如下：cd/root#只是将python3.11的安装包下载到/root目录下wgethttps://www.python.o...
- Python其实很简单 第十四章 模块
-
模块是一组程序代码，可以是别人已经写好的，也可以是自己编写的，但都是已经存在的，在编程时直接使用就可以了。模块机制的最大好处就是程序员不再编写重复的代码，而直接利用已有的成果，这样就能将更多的精力投入...
欢迎 你 发表评论:
- 一周热门
- 最近发表
- 标签列表
-
- python计时 (73)
- python安装路径 (56)
- python类型转换 (93)
- python进度条 (67)
- python吧 (67)
- python的for循环 (65)
- python格式化字符串 (61)
- python静态方法 (57)
- python列表切片 (59)
- python面向对象编程 (60)
- python 代码加密 (65)
- python串口编程 (77)
- python封装 (57)
- python读取文件夹下所有文件 (59)
- java调用python脚本 (56)
- python操作mysql数据库 (66)
- python获取列表的长度 (64)
- python接口 (63)
- python调用函数 (57)
- python多态 (60)
- python匿名函数 (59)
- python打印九九乘法表 (65)
- python赋值 (62)
- python异常 (69)
- python元祖 (57)