如何通过Python实现高效验证码识别及优化策略？

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1. 介绍+在爬虫中常会遇到验证码识别问题，现有验证码主要有计算验证码、滑块验证码、图像验证码、语音验证码等四种。本文即针对图像验证码进行简单介绍。

1、介绍

在爬虫中经常会遇到验证码识别的问题，现在的验证码大多分计算验证码、滑块验证码、识图验证码、语音验证码等四种。本文就是识图验证码，识别的是简单的验证码，要想让识别率更高，识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库。

识别验证码通常是这几个步骤：

（1）灰度处理

（2）二值化

（3）去除边框（如果有的话）

（4）降噪

（5）切割字符或者倾斜度矫正

（6）训练字体库

（7）识别

这6个步骤中前三个步骤是基本的，4或者5可根据实际情况选择是否需要。

经常用的库有pytesseract(识别库)、OpenCV(高级图像处理库)、imagehash（图片哈希值库）、numpy（开源的、高性能的Python数值计算库）、PIL的 Image，ImageDraw，ImageFile等。

2、实例

以某网站登录的验证码识别为例：具体过程和上述的步骤稍有不同。

首先分析一下，验证码是由4个从0到9等10个数字组成的，那么从0到9这个10个数字没有数字只有第一、第二、第三和第四等4个位置。那么计算下来共有40个数字位置，如下：

那么接下来就要对验证码图片进行降噪、分隔得到上面的图片。以这40个图片集作为基础。

对要验证的验证码图片进行降噪、分隔后获取四个类似上面的数字图片、通过和上面的比对就可以知道该验证码是什么了。