自动化脚本-图片验证码识别登陆

安装依赖包

• pip install requests

  requests 模块是 Python 中一个常用的 HTTP 库，用于发送 HTTP 请求和处理 HTTP 响应。它提供了简洁而友好的 API，使得在 Python 中进行 HTTP 请求变得十分方便（本文用于进行验证码下载）

• pip install pillow

  "Pillow" 是一个 Python 的图像处理库，是 "Python Imaging Library (PIL)" 库的一个分支。它提供了大量的图像处理方法，可以处理的图片格式包括 BMP、EPS、GIF、IM、JPEG、MSP、PCX、PNG、PPM、PDF、SPIDER、TIFF、WebP 等图片格式。(本文用于图片读取)

• pip install pytesseract

  pytesseract用于与 Tesseract OCR 引擎进行交互的 Python 包。在安装 pytesseract 之前，你需要确保已经在系统上安装了 Tesseract OCR 引擎，因为 pytesseract 只是一个 Python 的封装器，依赖于 Tesseract， Tesseract 引擎可以来从图像中提取文本信息（若使用下文中ddddocr识别则无需安装）

• 安装 Tesseract

参照上文Tesseract安装（经实践识别准确率较低，若使用下文中ddddocr识别则无需安装）

• pip install opencv-python

  opencv-python包含了一系列用于图像处理、计算机视觉和机器学习的功能，用于降噪、二值化和灰度处理，提高识别准确率

灰度处理效果如下图：

• pip install ddddocr

  ddddocr开源库，验证码识别率高，使用简单方便，实现了多种验证码识别的方式，github项目地址：https://github.com/sml2h3/ddddocr

代码实现

import cv2
# import pytesseract
import numpy as np
import ddddocr
from PIL import Image
from selenium import webdriver
import requests
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from selenium.webdriver.common.by import By

# 创建浏览器对象
options = Options()
options.add_experimental_option("detach", True)
# 禁用证书验证
options.add_argument('--ignore-certificate-errors')
driver = webdriver.Chrome(options=options)
driver.get("访问网址")

# 输入用户名和密码
username = driver.find_element(By.XPATH, "//input[@name='pwd_username']")
password = driver.find_element(By.XPATH, "//input[@name='pwd_pwd']")
username.send_keys("用户名")
password.send_keys("密码")

# 获取验证码图片链接
div_element = driver.find_element(By.CLASS_NAME,'capimg')
img_element = div_element.find_element(By.XPATH, './/img')
img_url = img_element.get_attribute("src")

# 下载验证码图片
img_response = requests.get(img_url, verify=False)
with open("captcha.jpg", "wb") as f:
    f.write(img_response.content)
    
# ddddocr 图像文字识别，正确率高
ocr = ddddocr.DdddOcr()

# 图像预处理：灰度化、二值化
captcha_image = cv2.imread("captcha.jpg")
# 灰度
gray_image = cv2.cvtColor(captcha_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# OTSU阈值二值化
_, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

# 保存预处理后的图片（可选）
cv2.imwrite('processed_captcha.jpg', binary_image)

# 使用 PIL 打开预处理后的图片
captcha_pil = Image.open('processed_captcha.jpg')

# 使用 pytesseract 进行 OCR 识别 【识别正确率低】
# captcha_text = pytesseract.image_to_string(captcha_pil)

# 使用 ddddocr 识别，正确率高
captcha_text = ocr.classification(captcha_pil)

# 输入验证码
captcha_input = driver.find_element(By.XPATH, "//input[@name='pwd_captcah']")
captcha_input.send_keys(captcha_text)

# 提交登录
login_button = driver.find_element(By.CLASS_NAME, 'btn-login')
login_button.click()

# 关闭浏览器
# driver.quit()

结果演示

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