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【Python】爬虫：图形验证码识别（二）

上一篇博文中对100张验证码的识别率为43%，那么该如何提高识别率呢？也是就是如何让计算机可以准确识别图片里的文字内容？其实识别的过程，与我们识别图片的过程是类似的，一张无码高清图，并且教会你识别里面的内容，那么你一定可以一眼就识别出图片里的文字。

所以可以通过以下两种方式，提高图片文字的识别率： 1，提高图片清晰度，也就是祛除图片上无关的干扰点，高级词汇总结：去噪点，图像处理。

2，教会计算机识别文字，告诉它，字母A，B的形状是怎么样的，以后再看到这样形状的你就要认出来。高级词汇总结：训练，机器学习，深度学习。

从这两种方式深入研究，就进入了另外一个领域，机器视觉。然后就进入了人工智能领域了。但是我的目标目前不在这些领域，还是继续我爬虫研究吧，我使用的是些很简单粗暴直接的方法，

一，去噪点

对于孤立噪点可以使用八邻域算法降噪，算法一个像素点为中心，与周围八个像素点形成一个九宫格，如果是一个孤立黑色噪点，那么其周围八个相邻点全是白色。

def del_noise(img):    """传入二值化后的图片进行降噪"""    pixdata = img.load()    w, h = img.size    for y in range(1, h - 1):        for x in range(1, w - 1):            count = 0            if pixdata[x, y - 1] > 245:                count = count + 1            if pixdata[x, y + 1] > 245:                count = count + 1            if pixdata[x - 1, y] > 245:                count = count + 1            if pixdata[x + 1, y] > 245:                count = count + 1            if pixdata[x - 1, y - 1] > 245:                count = count + 1            if pixdata[x - 1, y + 1] > 245:                count = count + 1            if pixdata[x + 1, y - 1] > 245:                count = count + 1            if pixdata[x + 1, y + 1] > 245:                count = count + 1            if count > 7:  # 控制领域判定大小                pixdata[x, y] = 255    return img

但是用了这个算法之后，识别正确率还是0.41。没有提高。说明二值化后的图片已经存在很少可以干扰识别的孤立噪点。

对于更复杂的噪点甚至干扰线和色块，有比较成熟的算法: 洪水填充法 Flood Fill ，或者泛水填充法。这个算法其实是图片颜色填充算法，类似是油漆桶功能。opencv提供了实现了这个算法的API。

floodFill(image, mask, seedPoint, newVal, loDiff=None, upDiff=None, flags=None)

找到一篇洪水填充法 Flood Fill去噪点的博客，思路是每扫描到一个黑色（灰度值为0）的点，就将与该点连通的所有点的灰度值都改为1，因此这一个连通域的点都不会再次重复计算了。下一个灰度值为0的点所有连通点的颜色都改为2，这样依次递加，直到所有的点都扫描完。接下来再次扫描所有的点，统计每一个灰度值对应的点的个数，每一个灰度值的点的个数对应该连通域的大小，并且不同连通域由于灰度值不同，因此每个点只计算一次，不会重复。这样一来就统计到了每个连通域的大小，再根据预设的阀值，如果该连通域大小小于阀值，则其就为噪点。该博客用C++实现，自己用Python实现了一波，这里要注意，在用OpenCV时，图片的矩阵点是反的，就是长和宽是颠倒的。

def del_noise(img):  color = 1  ColorCount = [0 for x in range(0, 256)]  h, w = img.shape[:2]  mask = np.zeros([h + 2, w + 2], np.uint8)  # 新建图像矩阵  +2是官方函数要求  for y in range(0, w):    for x in range(0, h):      if img[x,y] == 0:        cv2.floodFill(img,mask,(y,x),(color))        color+=1          for y in range(0, w):    for x in range(0, h):      if img[x,y] != 255:        ColorCount[img[x,y]] +=1          for y in range(0, w):    for x in range(0, h):      if ColorCount[img[x,y]] <=1:    #将阀值设置为1        img[x,y] = 255      else:        img[x,y] = 0  return img

用了这个算法之后，识别正确率还是0.39，觉得还是与预设的阀值，还有二值化时使用的阈值有关。使用不同值，得到的正确率也不同。

二，Tesseract-OCR样本训练

使用tesserocr识别处理后图片中的文字的，但是它依赖于Tesseract，通过Tesseract的tessdata来做识别，所以可以通过样本训练，得到专门的tessdata，以提高识别率。Tesseract的安装可以自行百度，并且需要安装jTessBoxEditor; 具体的步骤可以参考这篇博客很详细。 使用训练后的tessdata：zhiwang，进行识别，正确率提高了不少，至少过50%，

text = tesserocr.image_to_text(img,lang = 'zhiwang')

在重新下载100张验证码进行识别，正确率也过了50% 三，总结 验证码识别是网站的反爬虫手段之一，想做一套通吃的识别程序还是比较难的，现在也有好多文字识别的API可以调用，比如百度和阿里云的识别API，但是还是有几个问题可以思考的： 1，对图片进行二值化时的阈值，这个阈值要怎么得到才更加准确？ 2，去噪点时，使用洪水填充法，这里用到阀值要怎么得到才更加准确?或者说使用更好的去噪点算法？ 3，样本的训练的方法可以改进，使用特征向量，卷积网路，深度学习之类的 4，有没通吃的识别程序，识别正确率有没办法达到100%？

参考博客

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