图片字母验证码破解1——简易入门 Nuller
前言 搞爬虫有一段时间了，也和一些常见的反爬措施斗争了很久，验证码是反爬措施其中之一，diss它也是比较有趣有挑战性的。由于第一次搞验证码破解，虽然之前学过一些opencv和机器学习，但是这样实战实在有些酸爽，于是百度了一堆资料，在此做一下总结，并写下我踩到的坑，分享给大家，致力于写出更通俗易懂更面面俱到的破解验证码系列博客。
前段时间用了不到一天的时间，完成了对最简单的验证码的识别，最近才有空整理到博客上，分享给大家。
百度了一番大神对图像型验证码的破解经验，其中最基础最小白操作的就是Pytesser，Tesseract。这样做的缺点就是泛(bu)化(neng)能(geng)力(hao)比(de)较(zhuang)差(bi)，没有让程序猿好好体会破解验证码的乐（nan）趣（du）。如果是真的想深入了解破解验证码的同学们不用紧张了，此系列不会接触到Pytesser，Tesseract，大可放心，我们自己来！
（嗯！这会我们不做代码的搬运工了！我们自己生产！）

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面向人群

1. 爬虫爱好者
2. 人工智能爱好者
3. 前面两个听起来有点高大上，可我只会python怎么办，没关系放心继续看 : )

项目目录说明 alpha
——data(用于存放图片的数据文件夹)
————source(爬取到的图片)
————cut(分割图片后的文件夹)
————test（测试集）
————train（分好类的训练集）
——create_feature.py(用于对图片特征进行创建的脚本)
——desision_tree.py(用于对图片进行训练分类的脚本)
——op_img.py(用于对图片进行降噪除杂的脚本)
——spider.py(爬取验证码的脚本)
步骤

1. 搜集数据集
2. 降噪去杂
3. 切割字符
4. 训练识别

废话不多说，干货开始：
1. 搜集数据集 相信这对搞爬虫的同学来说肯定很轻松，几行代码就搞定(Java另谈)，找一个你要diss的验证码网站，写个爬虫爬下来就OK，为了让第一次可以稳稳当当的实（zhuang）验(bi)成功，我们来个简单的，代码如下（spider.py脚本内容）：

import requests import time # nuller # 2017.12.23 url = "" for _ in range(100): img = requests.get(url).content with open(".//data//%s.jpg" % time.time(), 'wb') as f: f.write(img)

什么？你不懂爬虫？只会派森(python)？不要着急，这里我来讲解一下代码吧（看懂可跳过），为了和原有代码有所差别，讲解注释用##来表明：

##首先导入两个包,requests可以下载网上数据，time用来生成文件名（我要爬的验证码需要时间戳，所以引了time包，别告诉我你不知道什么是时间戳。。。百度就学会了） import requests import time ##下面。。。下面是注释 # nuller # 2017.12.22 ##要下载验证码的地址 url = "" ##用了for循环，下载了100个验证码到本地 for _ in range(100):##用get请求去下载验证码图片，并把content(内容)传给img img = requests.get(url).content ##把img保存到代码所在文件夹里的data文件夹里，文件名为当前时间戳，格式为jpg with open(".//data//%s.jpg" % time.time(), 'wb') as f: f.write(img)

这样，我们的第一步就OJ。。就OK了，下面我们拿到了图片本例如下图所示（因为是入门教程，所以用个超级简单的验证码来讲解）：

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emmm…就那么简单，主要看思路，嗯对！思路！
2.降噪去杂 有些验证码会有杂点和线段之类的干扰，增加验证码识别的难度，例如下面的验证码：

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因此我们要去除这些干扰，对其降噪去杂。一般验证码是彩色模式，我们为了减少干扰，降低去杂难度，于是先二值化图片，何为二值化呢？如果不懂的同学先在这里停留一下。
我们处理图片的时候可以把图片当成一个张量，其维度为三维，即：（width, height, colors）宽度高度和颜色通道，一般彩色图片为三通道（RGB），即一个像素可以表现为（x,y,(255,0,0)）,其中(255,0,0)就是colors三通道的值了。我们利用二值化，把colors由三元组变成一个数组（即灰度处理）。代码写进op_img.py脚本里：
以下为要进入的包

from PIL import Image import numpy as np import time import os

以下为函数代码

def convert(img):二值化图像 :param img:需要二值化的图像 :return:二值化后的图像##由RGB转为灰度 img_grey = img.convert('L') ##二值化阈值，若大于threshold置为1，小于为0 threshold = 200 table = [] for i in range(256): if i < threshold: table.append(0) else: table.append(1) ##把table矩阵转为图片 out_img = img_grey.point(table, '1') return out_img

以上就是二值化的函数了，什么？我看不到任何效果啊？那我们就写一个输出图像的函数来观察图像处理后的状态吧，方便学习更易于理解：

def print_mat_img(img): ##这里用到了numpy包，需要引入 ##把图片转为矩阵，传给mat_img,类型为int8 mat_img = np.asarray(img, np.int8) ##两层遍历每一点 for h in range(img.height): for w in range(img.width): print(mat_img[h][w], end='') print('')

运行后可看出二值化的输出一下所示，请把网页全屏，近视眼的摘下眼镜就可以看到隐隐约约有之前验证码s8vn的字样了：
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这就是我们二值化后的结果，接下来要去杂了。去杂的思路就是排除那些被孤立的点，然后把孤立的点变成背景色。所以我们先写一个查找孤立点的函数（此函数是受其他博客大神总结出来的）下面给出思路，此思路也叫【洪水填充法 Flood Fill】下面引用一下其他博客的说明：

对某个 黑点 周边的九宫格里面的黑色点计数
如果黑色点少于2个则证明此点为孤立点，然后得到所有的孤立点
对所有孤立点一次批量移除。
下面将详细介绍关于具体的算法原理。
将所有的像素点如下图分成三大类

顶点A 非顶点的边界点B 内部点C

种类点示意图如下：

文章图片

其中：

A类点计算周边相邻的3个点（如上图红框所示） B类点计算周边相邻的5个点（如上图红框所示） C类点计算周边相邻的8个点（如上图红框所示）

当然，由于基准点在计算区域的方向不同，A类点和B类点还会有细分：

A类点继续细分为：左上，左下，右上，右下 B类点继续细分为：上，下，左，右 C类点不用细分

然后这些细分点将成为后续坐标获取的准则。

话不多说，直接上代码，此函数类似于给某个点的孤立性来打分：

def flood_fill(img, x, y): ''' 降噪 :param img: :param x: 当前x坐标 :param y: 当前y坐标 :return: ''' cur_pixel = img.getpixel((x, y)) width = img.width height = img.height# 若当前点为白色，则不统计邻域值 if cur_pixel == 1: return 0if y == 0: if x == 0: sum = cur_pixel \ + img.getpixel((x, y + 1)) \ + img.getpixel((x + 1, y)) \ + img.getpixel((x + 1, y + 1)) return 4 - sum elif x == width - 1: sum = cur_pixel \ + img.getpixel((x, y + 1)) \ + img.getpixel((x - 1, y)) \ + img.getpixel((x - 1, y + 1)) + img.getpixel((x + 1, y + 1)) return 4 - sum else: sum = img.getpixel((x - 1, y)) \ + img.getpixel((x - 1, y + 1)) \ + cur_pixel \ + img.getpixel((x, y + 1)) \ + img.getpixel((x + 1, y)) \ + img.getpixel((x + 1, y + 1)) return 6 - sum elif y == height - 1:# 最下面一行 if x == 0:# 左下顶点 # 中心点旁边3个点 sum = cur_pixel \ + img.getpixel((x + 1, y)) \ + img.getpixel((x + 1, y - 1)) \ + img.getpixel((x, y - 1)) return 4 - sum elif x == width - 1:# 右下顶点 sum = cur_pixel \ + img.getpixel((x, y - 1)) \ + img.getpixel((x - 1, y)) \ + img.getpixel((x - 1, y - 1))return 4 - sum else:# 最下非顶点,6邻域 sum = cur_pixel \ + img.getpixel((x - 1, y)) \ + img.getpixel((x + 1, y)) \ + img.getpixel((x, y - 1)) \ + img.getpixel((x - 1, y - 1)) \ + img.getpixel((x + 1, y - 1)) return 6 - sum else:# y不在边界 if x == 0:# 左边非顶点 sum = img.getpixel((x, y - 1)) \ + cur_pixel \ + img.getpixel((x, y + 1)) \ + img.getpixel((x + 1, y - 1)) \ + img.getpixel((x + 1, y)) \ + img.getpixel((x + 1, y + 1))return 6 - sum elif x == width - 1:# 右边非顶点 # print('%s,%s' % (x, y)) sum = img.getpixel((x, y - 1)) \ + cur_pixel \ + img.getpixel((x, y + 1)) \ + img.getpixel((x - 1, y - 1)) \ + img.getpixel((x - 1, y)) \ + img.getpixel((x - 1, y + 1))return 6 - sum else:# 具备9领域条件的 sum = img.getpixel((x - 1, y - 1)) \ + img.getpixel((x - 1, y)) \ + img.getpixel((x - 1, y + 1)) \ + img.getpixel((x, y - 1)) \ + cur_pixel \ + img.getpixel((x, y + 1)) \ + img.getpixel((x + 1, y - 1)) \ + img.getpixel((x + 1, y)) \ + img.getpixel((x + 1, y + 1)) return 9 - sum

然后利用再写一个删掉（抹去）噪点的函数：

def remove_noise_point(img, start, end): ''' 去杂点 :param img:要去除噪点的图片 :param start:噪点评分下限 :param end:噪点评分上限 :return:去除噪点后的Img ''' ##新建noise_point_list来储存噪点 noise_point_list = [] ##两层for遍历每个像素，再调用之前写好的flood_fill寻找噪点 for w in range(img.width): for h in range(img.height): around_num = flood_fill(img, w, h) ##若当前像素的噪点评分在start和end之间，则判断为噪点 if(start < around_num < end) and img.getpixel((w, h)) == 0: pos = (w, h) noise_point_list.append(pos)##把噪点置为背景色 for pos in noise_point_list: img.putpixel((pos[0], pos[1]), 1) return img

运行后效果如下图所示：

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咦？没啥效果啊！博主是不是在骗我！只是没颜色了而已啊！
不要慌不要慌，博士怎么会骗人，都说好了这是第一篇教程，我们用的是简单再简单的验证码，不信的话上另一组图片：

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怎么样，博主向来是不会乱吹牛的。

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3.切割字符 第二个步骤是为了给这一步来打基础，为何我们要分割字符？是不是傻！一个验证码是由4个数字+字母组成，其组合数为（10+26）^4种情况，由于我们用的是机器学习算法不是端到端的深度学习，我们只能老老实实的切割字符，去搜集10+26种情况即可！
怎么切割字符呢，我们要找到字与字之间的间距，我们这种验证码简单特殊，所以不要写什么算法，直接暴力的找到分界线就OK了，因为字符位置都是固定的，于是我很多余的用代码找了起来。。。

def add_line_by_x(x_list, img): mat_img = np.asarray(img, np.int8) for x in x_list: for h in range(img.height): mat_img[h, x] = 0 image = Image.fromarray(np.uint8(mat_img)) return imagedef add_line_by_y(y_list, img): mat_img = np.asarray(img, np.int8) for y in y_list: for w in range(img.width): mat_img[y, w] = 0 image = Image.fromarray(np.uint8(mat_img)) return image

结果如图所示：

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于是我们就这样剪裁图片就可以了，这里用到PIL包的Image.crop（left,top,right,bottom）函数来对图像进行切割，并保存到“.//data//cut//“中。
我们利用之前的程序找到了分割字符的x线和y线，所以我们要找出x,y线相交的点，来填入crop中的left,top,right,bottom（我是真的懒不想算，所以写个函数来找点了）：

def make_crop_points(x_list, y_list): ##x_list为找到的可以切的x轴的线，y_list相同 width = x_list[1] - x_list[0] height = y_list[1] - y_list[0] points = [] for x in x_list: for y in y_list: pos = (x, y) points.append(pos) return points, width, height

然后切割：

def crop_img(img, points, width, height): ''' 剪裁图像 :param img: Image图像 :param points: 要剪裁的点的组合 :return: ''' imgs = [] index = 0 for point in points[:-1]: print(point[0], point[1]) chirld_img = img.crop((point[0], point[1], point[0] + width, point[1] + height)) imgs.append(chirld_img) chirld_img.save(".//data//cut//%s.jpg" % (str(time.time())+str(index)), "jpeg") index += 1

这样我们的数据集就全部。。。哦不，来到了最苦逼的手工分码环节。。。。
这是我们切好的图片：

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。。。然后。。。我们要一类一类的分进文件夹里。。。个人感觉这是这个项目中最困难最坑最苦的一个环节。。。不说了，赶紧分类！

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4.训练识别 终于。。。分类完来到了全剧的高潮。。。按照剧情发展高潮后就该戛(疯)然(狂)而(跑)止(路)了。。。

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识别验证码的目的就是要让计算机认识我们切出的图片，怎么认识？我们这次要用机器学习，莫慌莫慌，这次我们不讲机器学习算法，不写机器学习算法，我们来调包：

from sklearn import tree

我们这次用决策树来进行分类，之前是想用libsvm来做，可是莫名报错，还是怪博主学术太浅。
何为决策树呢，我来给大家。。。建议一下去看看百度吧。
机器学习讲究的是训练和测试，训练我们要用到具有label的数据集来告诉决策树，这个图片就是a，这个是c，其中的a,c就是label（标签）了，而测试就是给决策树这些图片，让他告诉你label是什么。显然易得我们这是多分类任务。而决策树是如何认识这些图片的呢，我们要告诉他这些图片的特征，传入矩阵告诉他label，而一个被我们cut后的图片也是很大的：16*13维大小，因此我们要缩小特征维度，即降维。由于我们不是来专门讲机器学习的，所以降维也不会用PCA之类的算法，直接开出一个新思路就行：计算每一行中像素为黑色的个数，这样我们把特征维度从16*13就降到了16（create_feature.py）：

from img_to_string.alpha.op_img import * from PIL import Image ''' nuller 2017.12.23 ''' def create_train_np_array(data_file_paths): xs = [] ys = [] labels = os.listdir(data_file_paths) for label in labels: img_paths = [data_file_paths + label + "//" + path for path in os.listdir(data_file_paths + label + "//")] for path in img_paths: img = Image.open(path) img = convert(img) feature_values = get_feature(img) xs.append(feature_values) ys.append(ord(label)) xs = np.asarray(xs) ys = np.asarray(ys).reshape((-1,1)) return xs, ysdef create_test_np_array(data_file_paths): xs = [] img_paths = [data_file_paths + path for path in os.listdir(data_file_paths)] for path in img_paths: img = Image.open(path) img = convert(img) feature_values = get_feature(img) xs.append(feature_values) return xs

下面就可以用决策树来训练和测试了（desision_tree.py）：

from sklearn import tree from alpha import create_featuredef train_and_test(train_xs, train_ys, test_xs): clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf.fit(train_xs, train_ys) test_y = clf.predict(test_xs)return test_y

效果如图所示：

文章图片

OJ….OK达到了我们所期待的效果hahahaha…
撒花 【diss验证码系列|《Diss验证码》——Python验证码破解（图像字符验证码识别（1-入门））】嗯这就是我之前不到一天的研究成果，心中还是蛮高兴的，大神勿喷，博主心里还是有13数的知道自己很菜。不过有其他不对之处欢迎大家前来指正，一起学习一起进步！就这样我们《Diss验证码》的第一篇就这样完美撒花了，谢谢大家的耐心观看与支持！
转载请注明出处。Nuller
未完待续！
github：https://github.com/LambdaNuller/uncaptcha/tree/master/img_to_string/alpha

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