由于公司需要，最近开始学习验证码的识别

我选用的是tesseract-ocr进行识别，据说以前是惠普公司开发的排名前三的，现在开源了。到目前为止已经出到3.0.2了

当然了，前期我们还是需要对验证码进行一些操作，让他对机器更友好，这样才能提高识别率。

步骤基本上是这样的

第一步对验证码进行灰度图以及二值化

需要用到pil库可以pip下载

代码如下

def binarization(image):
    #转成灰度图
    imgry = image.convert(‘L‘)
    #二值化，阈值可以根据情况修改
    threshold = 128
    table = []
    for i in range(256):
        if i < threshold:
            table.append(0)
        else:
            table.append(1)
    out = imgry.point(table, ‘1‘)
    return out

接着是去噪，因为我研究的验证码基本不需要去噪，所以省略，需要去噪的小伙伴们，请自行谷歌。

还有倾斜度调整，推荐使用旋转卡壳算法

原理是对图片进行-30度到30度的旋转，宽度最大的一般就是正的了。(网上这样说的，我试过了，对大部分是可以，小部分如c啥的貌似效果不好)

归一化

可以用腐蚀算法对验证码进行细化

腐蚀算法请自行谷歌。

第二步对验证码进行切割

对不同的验证码有不同的算法

目前我只研究了这几种

一

垂直像素直方图

原理是根据每个x的黑块数量进行切割，黑块数量大于某个值开始切割，小于某个值结束切割。适用于验证码之间有间隔或者间隔较大的，对那种粘连在一起的验证码效果不好。

二

平均分割法

原理是找到黑块开始出现的x，y轴和黑块不出现的x，y轴，切割。然后平均分割成n等分。适用于验证码大小比较固定的，对粘连在一起的验证码效果比上一种方法要好一点。

三

波谷分割法

原理和垂直像素直方图类似，记录每个x的黑块数量，找到局部的极小值，切割。适用于验证码之间有间隔或者间隔较大的，对那种粘连在一起的验证码效果比垂直像素直方图要好。

四

滴水算法

原理是模拟水滴的流动，记录水滴的流动路径，然后进行切割。要注意的是，起始点的确定很重要，对那种粘连在一起的验证码效果很好。

以上的四种算法以后我会将代码贴在另一个随笔里

第三步对验证码进行识别

终于到了重头戏了

需要导入pytesser，调用image_to_string(image)即可识别。

不过识别率实在是低的可怜。

所以需要我们对机器进行训练。

下面简要介绍下如果对机器进行训练。

首先下载tesseract-ocr，必须的没有怎么识别对吧。

找尽量多的验证码，最好是二值化后的或者按照上面的步骤切割下来的。

以下摘自http://www.cnblogs.com/wolfray/p/5547267.html

为了方便 ，将tif命名格式设为[lang].[fontname].exp[num].tif 
lang是语言 
fontname是字体 
比如我们要训练自定义字库 ec 字体名:unfont 
那么我们把tif文件重命名 ec.ufont.exp0.tif

生成 .box文件 
tesseract ec.ufont.exp0.tif ec.ufont.exp0 batch.nochop makebox 
使用训练过的字库生成.box文件 
tesseract ec.ufont.exp0.tif ec.ufont.exp0 -l ufont batch.nochop makebox

1. 产生字符特征文件 .tr

tesseract ec.ufont.exp0.tif ec.ufont.exp0 nobatch box.train 
这一步将会产生 ec.ufont.exp0.tr文件和一个 ec.ufont.exp0.txt文件,txt文件貌似没什么用，看看而以。

2.计算字符集(生成unicharset文件） 
unicharset_extractor ec.ufont.exp0.box

3.定义字体特征文件 
—Tesseract-OCR3.01以上的版本在训练之前需要创建一个名称为font_properties.txt的字体特征文件 
手工建立一个文件font_properties.txt 
内容如：ufont 0 0 0 0 0 
注意:这里 必须与训练名中的名称保持一致,填入下面内容 ,这里全取值为0，表示字体不是粗体、斜体等等。

4.聚集字符特征 
1) shapeclustering -F font_properties.txt -U unicharset ec.ufont.exp0.tr 
注意：如果font_properties不加扩展名.txt，可能会报错 
2) mftraining -F font_properties.txt -U unicharset -O ufont.unicharset ec.ufont.exp0.tr 
使用上一步产生的字符集文件unicharset，来生成当前新语言的字符集文件ec.unicharset。同时还会产生图形原型文件inttemp和每个字符所对应的字符 
特征数文件pffmtable。最重要的就是这个inttemp文件了，他包含了所有需要产生的字的图形原型。 
3)cntraining ec.ufont.exp0.tr 
这一步产生字符形状正常化特征文件normproto。 
shapeclustering 操作不是必须的，若没有进行此步，在mftraining的时候 会自动进行。 
5.改名字 
把目录下的unicharset、inttemp、pffmtable、shapetable、normproto这五个文件前面都加上ufont.

6.执行combine_tessdata ufont. 
然后把ufont.traineddata放到tessdata目录

7.测试 
必须确定的是第type 1、3、4、5的数据不是-1，那么一个新的字典就算生成了。 
tesseract ec.ufont.exp0.tif papapa -l ufont

tesseract也提出，通过使用多个语言训练库联合使用。如此，新的字体训练库也可以与原有的数据训练库联合使用。如参数 -l 之后 tesseract input.tif output -l eng+newfont。

cntraining和mftraining只能最多采用32个.tr文件，因此，对于相同的字体，你必须从多种语言中，以字体独立的方式，将所有的文件cat到一起来让32种语言结合在一起。cntraining/mftraining以及unicharset_extractor命令行工具必须各自由给定的.tr和.box文件，以相同的顺序，为不同的字体进行不同的过滤。可以提供一个程序来完成以上的事情，并在字符集表中挑出相同字符集。这样会将事情更简单些。 
写批处理bat命令的时候，要灵活使用excel里面的填充功能。

在这里感谢下很多大神在网站的解答和记录，对我的学习起了很大的作用。谢谢。

python+tesseract验证码识别的一点小心得