python通过pillow识别动态验证码的示例代码

当我们在使用Python模拟登录一些网站时，往往会遇到验证码的问题。如果验证码是静态的，比如数字和字母组成的验证码，我们可以直接使用tesseract或者第三方库来识别，但是如果验证码是动态的，比如不断变化的验证码，这就需要使用一些其他的方法来识别。这个时候，我们可以使用Python中的第三方库Pillow来对动态验证码进行识别。

Pillow原本是Python标准库中的一个组件：Python Imaging Library（PIL）。但是由于PIL不再开发维护，因此Pillow成为了一个替代库，提供了与PIL库类似的功能，并加入了对Python 3.x版本的支持。

下面是使用Pillow识别动态验证码的示例代码攻略：

安装Pillow库

我们使用pip命令来安装：

pip install Pillow

打开图片

使用Pillow库中的Image模块打开需要识别的验证码图片。可以使用Image.open()函数来实现。

from PIL import Image
im = Image.open(r'captcha.png')

获取每一帧图片

对于动态验证码，每一帧都是不同的，我们需要获取每一帧的图片进行处理。可以使用ImageSequence模块来实现。

from PIL import ImageSequence
for frame in ImageSequence.Iterator(im):
    frame.show()

代码中使用了ImageSequence.Iterator()函数来获取每一帧。frame.show()函数可以暂时显示每一帧的图片，方便我们观察和调试。

对每一帧进行识别

对于每一帧，我们可以使用第三方库进行识别，这里以pytesseract为例子。安装pytesseract：

pip install pytesseract

然后，我们可以使用pytesseract提供的image_to_string()函数来识别验证码。需要注意的是，由于每一帧的图片都不同，因此需要利用cv2模块进行图像处理，将图片二值化等操作后再进行识别。

这里给出一个使用pytesseract识别第一帧图片的示例代码：

import cv2
import pytesseract
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

for frame in ImageSequence.Iterator(im):
    img = cv2.cvtColor(np.array(frame), cv2.COLOR_RGB2BGR)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
    result = pytesseract.image_to_string(thresh, lang='eng', config='--psm 6')
    print(result)
    break

该代码中，我们使用pytesseract库识别了第一帧图片，并将识别结果打印出来。cv2模块的使用，可以参考这个教程：Python 图像处理 OpenCV 教程。

识别正确的验证码

对于动态验证码，我们需要识别出正确的验证码才能通过验证。一种常用的方法是对每一帧进行识别，将出现的所有验证码存储到一个list中，然后通过一定的策略来判断正确的验证码。

假设我们通过第一帧成功识别出三个验证码：A、B、C。根据观察得知，第二帧和第三帧都包含了B，因此我们可以断言，正确的验证码就是B。

下面给出一个代码演示：

result_list = []
for frame in ImageSequence.Iterator(im):
    img = cv2.cvtColor(np.array(frame), cv2.COLOR_RGB2BGR)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
    result = pytesseract.image_to_string(thresh, lang='eng', config='--psm 6')
    result_list.append(result)

# 对result_list中的识别结果进行处理，得到正确的验证码
correct_captcha = ""
for i in range(len(result_list[0])):
    if all(j[i] == result_list[0][i] for j in result_list):
        correct_captcha += result_list[0][i]

print("验证码是：", correct_captcha)

以上是使用Pillow识别动态验证码的示例攻略，希望对大家有所帮助。