文章目录

  • 1. 加载验证码图像
  • Pillow和PIL的对比
  • 2. 光学字符识别抽取文本
  • 3. 处理复杂的验证码
  • 4. 参考文献

本节，将与网页进行交互，根据用户输入返回对应的内容。

  1. 发送POST请求提交表单；
  2. 使用cookie登陆网站；
  3. 用于简化表单提交的高级模块Mechanize。

1. 加载验证码图像

在分析验证码之前，首先需要从表单中获取该图像。

要注意这个图像是从其它url加载过来的还是嵌入在网页中的。
为了在python中处理该图像，需要用到Pillow包。

pip3 install Pillow

在Pillow库中提供了一个便捷的Image类，包含了很多用于处理验证码图像的高级方法。

Pillow将验证码图像处理之后才会用于提取验证码中的文本。提取文本需要使用光学字符识别（Optical Character Recongnition， OCR），目前使用的较多的OCR是google的开源Tesseract OCR引擎。

通常情况下，验证码文本一般都是黑色的，背景则会更加明亮，所以我们可以通过检查像素是否为黑色将文本分离出来，该处理过程称作阈值化。

Pillow和PIL的对比

Pillow是知名的python图像处理库（Python Image Library，PIL）的分支版本，PIL已经不再维护了。就是由于PIL仅支持到Python 2.7，加上年久失修，于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本，名字叫Pillow，支持最新Python 3.x，又加入了许多新特性。

2. 光学字符识别抽取文本

光学字符识别（Optical Character Recongnition， OCR）用于从图像中抽取文本，目前使用的较多的OCR是google的开源Tesseract OCR引擎。

注意：因为Tesseract的设计初衷是抽取更加典型的文本，比如背景统一的书页。如果想要更加有效地使用Tesseract，需要先修改验证码图像，去除其中的背景噪声，只保留文本部分。

在安装下面这个python包之前还需要安装Tesseract OCR引擎。

pip3 install pytesseract

示例代码

# form.py
# -*- coding: utf-8 -*-

import urllib
import http.cookiejar as cookielib
from io import BytesIO
import lxml.html
from PIL import Image # pillow


REGISTER_URL = 'http://example.webscraping.com/user/register'


def extract_image(html):
	"""
	从html中抽取出图片
	"""
	# 使用lxml将html转成string
    tree = lxml.html.fromstring(html)
    # 获取到验证码图片中的src属性
    img_data = tree.cssselect('div#recaptcha img')[0].get('src')
    # remove data:image/png;base64, header
    # str.partition(sep)，以sep字符串分割str字符串为3个元素的元组，移除src属性值中的base64字符串
    img_data = img_data.partition(',')[-1]
    #open('test_.png', 'wb').write(data.decode('base64'))
    # 以"base64"解码图片，获得二进制数据
    binary_img_data = img_data.decode('base64')
    # 再使用BytesIO对这个二进制数据进行封装
    file_like = BytesIO(binary_img_data)
    img = Image.open(file_like)
    #img.save('test.png')
    return img

def parse_form(html):
    """extract all input properties from the form
    从表单中抽取出input标签的所有属性和其对应的值
    """
    tree = lxml.html.fromstring(html)
    data = {}
    for e in tree.cssselect('form input'):
        if e.get('name'):
            data[e.get('name')] = e.get('value')
    return data

def register(first_name, last_name, email, password, captcha_fn):
	"""
	下载注册页面，抽取表单，设置好用户名，密码，邮箱。抽取验证码图像，提取出文本，将结果添加到表单中提交至服务器。
	自动化注册
	"""
 	# cookieJar的一个实例对象，用于存cookie
    cj = cookielib.CookieJar()
    # 以处理这个cookiejar对象的处理器，创建一个opener
    opener = urllib.request.build_opener(urllib.request.HTTPCookieProcessor(cj))
    # 获取指定url的html
    html = opener.open(REGISTER_URL).read()
    # 从html中抽取出input标签属性的键值对
    form = parse_form(html)
    # 添加部分属性键值对
    form['first_name'] = first_name
    form['last_name'] = last_name
    form['email'] = email
    form['password'] = form['password_two'] = password
   	# 从html中抽取出验证码的图像，并做一定的处理
    img = extract_image(html)
    # 从验证码图像中抽取出文本
    captcha = captcha_fn(img)
    # 将验证码图像中文本的值存入表单
    form['recaptcha_response_field'] = captcha
    # 对表单数据编码
    encoded_data = urllib.parse.urlencode(form)
    # 使用表单数据以POST方式请求注册url，并获取响应
    request = urllib.request.Request(REGISTER_URL, encoded_data)
    response = opener.open(request)
    # 只要响应的url不为注册url，则表明注册请求成功
    success = '/user/register' not in response.geturl()
    return success
# ocr.py
# -*- coding: utf-8 -*-

import csv
import string
from PIL import Image
import pytesseract
from form import register


REGISTER_URL = 'http://example.webscraping.com/user/register'


def main():
    print register('Test Account', 'Test Account', 'example@webscraping.com', 'example', ocr)


def ocr(img):
	"""
	提取的验证码中图像的文本
	"""
	# threshold the image to ignore background and keep text
	# 转化为灰度图
    gray = img.convert('L')
    #gray.save('captcha_greyscale.png')
    # 只有阈值小于1个像素才会保留，也即是说，只有全黑的像素才会保留下来
    bw = gray.point(lambda x: 0 if x < 1 else 255, '1')
    #bw.save('captcha_threshold.png')
    word = pytesseract.image_to_string(bw)
    ascii_word = ''.join(c for c in word if c in string.letters).lower()
    return ascii_word


def test_samples():
    """Test accuracy of OCR on samples images
    测试准确率
    """
    correct = total = 0
    for filename, text in csv.reader(open('samples/samples.csv')):
        img = Image.open('samples/' + filename)
        if ocr(img) == text:
            correct += 1
        total += 1
    print 'Accuracy: %d/%d' % (correct, total)


if __name__ == '__main__':
    main()

3. 处理复杂的验证码

上面的代码只能用来识别出较为明显的验证码图片，但是如果网站使用的是更加复杂的验证码，比如文本字体的颜色和背景颜色相近没有那么容易区分开，而且文本不是水平，需要我们按照一定的角度旋转。

当图像中的噪声过多的话，直接使用tesseract来处理，得到正确验证码的概率要低得多，这就需要我们对图像做更多的处理，清除噪声。

对于验证码而言，如果验证码中的图像较为复杂，通常的方式是使用验证码处理服务（也就是一般说的打码平台）。这种平台一般都是收费的，好像也有一些免费的打码平台。

其流程一般是，

1.将验证码图像传给打码平台的API
2.打码平台会有人进行人工查看，并在HTTP响应汇总给出解析后的文本。

4. 参考文献

[1]《用python写web爬虫(web scraping with python)》 [2] python3使用Pillow、tesseract-ocr与pytesseract模块的图片识别 [3] 【python 图像识别】图像识别从菜鸟走向大神系列1 [4] python人工智能-图像识别 [5] pytesseract [6] 廖雪峰 python教程 pillow