使用python3怎么提高識別圖片驗證碼實現一個自動登錄功能

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會用到的庫的

1、selenium的webdriver
2、tesserocr或者pytesseract進行圖像識別
3、pillow的Image進行圖片處理

from selenium import webdriver
import tesserocr
from PIL import Image

tesserocr的安裝.

獲取驗證碼圖片方法1：

def get_code_image(file_name):
 driver.save_screenshot(file_name) # 截取整個屏幕并保存
 code_element = driver.find_element_by_class_name("verify_code_img___1Mei_") # 定位到驗證碼元素
 left = code_element.location['x'] # 定位到截圖位置
 top = code_element.location['y']
 right = code_element.size['width'] + left
 bottom = code_element.size['height'] + top
 im = Image.open(file_name) # 從文件讀取截圖，截取驗證碼位置再次保存
 img = im.crop((left, top, right, bottom))
 img.save(file_name)
 return file_name

獲取驗證碼圖片方法2：

def get_code_image(file_name):
 code_element = driver.find_element_by_class_name("verify_code_img___1Mei_") # 定位到驗證碼元素 
 code_element.screenshot(file_name)

注：此方法截圖時屏幕會閃動，可能引發bug，如下圖，目前沒有解決

處理驗證碼圖片

def deal_code_image(file_name):
 image = Image.open(file_name)
 # image.show() #查看處理前的圖片
	# 處理圖片去除干擾
 # 將圖片轉化為灰度圖像
 image = image.convert('L')
 
 threshold = 90 # 設置臨界值，臨界值可調試
 table = []
 for i in range(256):
  if i < threshold:
   table.append(0)
  else:
   table.append(1)

 image = image.point(table, '1')
 # image.show() #查看處理后的圖片
 # 1：使用tesseract庫識別圖片中的驗證碼
 # res = tesserocr.image_to_text(image)
 # 2：使用pytesseract庫識別圖片中的驗證碼
 res = pytesseract.image_to_string(image)

 # print(res) #查看識別出來的文案
 res = res.replace(" ", "") #去除結果中的空格
 return res

處理前的圖片，有干擾，無法識別

處理后的圖片，基本可以識別

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