Python识别网站验证码

◆0 识别涉及技术

验证码识别涉及很多方面的内容。入手难度大,但是入手后,可拓展性又非常广泛,可玩性极强,成就感也很足。
验证码图像处理
验证码图像识别技术主要是操作图片内的像素点,通过对图片的像素点进行一系列的操作,最后输出验证码图像内的每个字符的文本矩阵。

[*]读取图片
[*]图片降噪
[*]图片切割
[*]图像文本输出

验证字符识别
验证码内的字符识别主要以机器学习的分类算法来完成,目前我所利用的字符识别的算法为KNN(K邻近算法)和SVM (支持向量机算法),后面我 会对这两个算法的适用场景进行详细描述。

[*]获取字符矩阵
[*]矩阵进入分类算法
[*]输出结果

涉及的Python库
这次研究主要使用了以下这三个库

[*]numpy(数学处理库)
[*]Image(图像处理库)
[*]ImageEnhance(图像处理库)

验证码识别技术难点
验证码识别由两部分组成,分别是验证码图片处理和验证码字符学习。

[*]在编码过程中,我认为难度最大的部分是识别算法的学习和使用。
[*]在写文档的时候,我认为难度最大的部分是图像处理部分,图像处理部分需要对抗各种干扰因素,对抗不同类型的验证码需要不同的算法支持,因此图像处理程序需要对各种验证码具体问题具体分析,不能抱有大而全的思想,务必注重细节处理。

◆1 学习与识别

验证码识别的过程分为学习过程与识别过程
学习

图片：2015062503084757541.jpg

识别

图片：2015062503084757541.jpg

图片：2015062503084757541.jpg

上图代码运用的是SVM的识别过程
◆2 图像处理

验证码图像处理脑图

图片：2015062503084757541.jpg

如上图所示,验证码图像处理模块是一个结构规整、内部分支复杂的模块,整个验证码识别准确率全靠这个模块,可谓是整个验证码识别的根本。如 上文所说,图像处理模块玩的是图片内的每一个像素百度百科:像素,因此这个模块好上手。

图片：2015062503084757541.jpg

上面这两句便可以打开一个图像对象,im对象内置许多方法有兴趣可以查看Image库源码或者参考Python Imaging Library Handbook 图片增加对比度、锐化、调整亮度、二值化,这四块是比较规整的模块,处理调用库函数即可。下面主要说说图片降噪和清楚单像素干扰线。
图片清除噪点
图片降噪的原理是利用9宫格内信息点(信息像素,一般经过预处理的信息像素为黑色)。

图片：2015062503084757541.jpg

上图黑色部分为(x,y),单像素噪点处理时分别验证周围的八个点是否为白色,如果为白色即可判断(x,y)为噪点。同理双像素噪点需要考虑两个像 素的排列是横向还是纵向或者是斜向,之后判断其周围10个像素是否均为白色像素即可。同理三像素噪点也是这样,我尝试的情况三像素噪点不包括 横向排列和纵向排列。
图片清除干扰线
对于单像素的干扰线目前可以解决,但是大宽度干扰线则会产生判断上的误差,目前不好解决。

图片：2015062503084757541.jpg

上图的干扰线为单像素,因此通过算法即可解决。

图片：2015062503084757541.jpg

干扰线处理后的图片如上图所示。
图片切割
对于去噪后的图片,我们需要对图片进行切割,切割的目的是为了提取信息,方便把图片中的数字转化为01形式的文本。 我所采用的切割方式是投影法.

图片：2015062503084757541.jpg

如上图所示,对于切割数字3,首先需要找到垂线A和B,判断步骤是:纵向从左向右扫描图片,找到第一条含有信息点的直线记为A,继续向右扫描, 当从A开始,找到第一条无信息点的直线记为B,从投影的角度来看,A与B之间X轴上的投影的信息值均大于0,切割A与B之间的图像后,以新图像为 基础,找出C与D,至此便可切割出数字3。
图片切割目前可以仅可对非粘连字符进行切割,对于粘连字符,我的程序并没能很好的处理。
信息输出
当获取了切割好的图片,由于图片只有黑色与白色,因此遍历每一个像素点,根据像素点的颜色来进行0,1输出,一般认为黑色像素输出1,白色像素 输出0。

图片：2015062503084757541.jpg

◆3 识别算法概述

字符识别算法整体流程很好理解,举个例子,字符像素文本A进入识别算法,通过对算法的结果进行判断,便可以完成识别过程。我实践了两种识别算 法,第一种是KNN算法,第二种是SVM算法,下面我将以个人的角度来阐述下这两种算法的原理以及适用场景,个人水平有限,算法细节可以参考我 之后给出的链接。
KNN(K邻近算法)
KNN算法是一种简单的算法,KNN算法基本思想是把数据转化为点,通过计算两点之间的距离来进行判断。 在n维度下,两点间距离可以表示为 S = math.sqrt((x1-y1)^2+(x2-y2)^2+.+(xn-yn)^2)。
SVM(支持向量机)
SVM算法相比较KNN算法来说,原理上要复杂复杂的多,SVM算法基本思想是把数据转化为点,通过把点映射到n维空间上,通过n-1维的超平面 切割,找到最佳切割超平面,通过判断点在超平面的哪一边,来判断点属于哪一类字符。

图片：2015062503084757541.jpg

但是SVM算法的特点只能在两类中间比较,因此把字符识别运用到该算法上,还需要在比较过程中加以一个遍历算法,遍历算法可以减少大量无效计 算,遍历的场景是一个有向无环图。
算法细节文档链接

[*]jerrylead 的blog : Machine Learning
[*]支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)

◆4 识别算法适用场景

KNN与SVM的适用场景存在一定区别。
KNN算法在运行过程上来说,并不存在学习过程,只是遍历已知分类进行距离上的判断,根据待测数据与已知分类进行比较,找出与待测距离最近的n个数据来进行匹配,因此当已分类的样本越来越多,KNN算法的运算时间会越来越长。
SVM算法在运行过程中,是存在学习的过程的,通过对已知分类标签进行两两组合,找出每个组合的切割方程。待测数据只需要一个一个计算切割方程,根据切割方程的返回值来判断下一个执行的是哪个方程即可。0-9数字的判断,只需要执行9次方程计算即可。SVM多类分类方法
因此如果大规模识别验证码,我建议适用SVM作为识别算法。
◆5 实践细节注意事项

这部分内容是我所遇到的问题。
规则化图像
当切割的验证码以数字呈现在文本里,他们的像素是各不相同的,需要把这些标准化,我选择标准化在27*30像素是一个经验值。此外,还需要把新图 像放置在标准化像素的正中央。

图片：2015062503084757541.jpg

使用SVM构建超平面方程
SVM算法的重点是寻找切割方程,首先需要把待判断的两种元素存入到dataArr和labelArr中,通smoP方程寻找b和alphas。

图片：2015062503084757541.jpg

利用方程组预测——遍历dag图
由于svm是二分类器,只能判断是或者不是,只需要使用k一1个决策函数即可得出结果,不存在误分、拒分区域;另外,由于其特殊的结构,故有一定的容错性,分类精度较一般的二叉树方法高。
对于0123456789 共10个字符 共有45种非重复组合。利用dag只需判断9次即可找出目标。

图片：2015062503084757541.jpg

◆6 实践总结

[*]运用机器学习算法时,如果不理解实现原理,先直接套接口,总之先实现功能,不必强求对算法的彻底理解。 2. 识别算法是通用的。
[*]处理不同验证码,应该有不同的处理策略。
[*]测试发现,主要耗时发生在构建方程过程中,构建方程耗时105s,识别1s。
[*]图像去噪时对于大宽度的干扰线没有好的解决办法(干扰线宽度大于3像素)。 6. 图像切割在面临图像粘连时,目前无很好的处理方法。