验证码是网站常用的一种安全验证手段，但对于爬虫来说，验证码通常是个麻烦。本文将介绍如何使用 Python 和 Tesseract 实现验证码识别，让你的爬虫能够轻松应对各种验证码。
- 安装 Tesseract
首先，你需要安装 Tesseract OCR 引擎。具体安装方法取决于你的操作系统，请参考 Tesseract 的官方文档进行安装。
- 安装 Python 库
接下来，你需要安装 Python 的一些库。使用 pip 命令可以轻松完成安装：
bash Copy code pip install pytesseract pillow 3. 获取验证码图片
在进行验证码识别之前，首先需要获取验证码图片。你可以使用 Python 的 Requests 库来模拟请求，并保存验证码图片到本地。
python Copy code import requests
def download_captcha(url): response = requests.get(url) with open('captcha.png', 'wb') as f: f.write(response.content)
替换为你的验证码图片链接
captcha_url = 'https://example.com/captcha.png' download_captcha(captcha_url) 4. 使用 Tesseract 进行识别
有了验证码图片后，我们可以使用 Tesseract 进行识别。下面是一个简单的示例代码：
python Copy code import pytesseract from PIL import Image
def recognize_captcha(image_path): image = Image.open(image_path) captcha_text = pytesseract.image_to_string(image) return captcha_text
captcha_text = recognize_captcha('captcha.png') print("识别结果：", captcha_text) 5. 完善识别流程
有时候验证码图片可能存在噪点或干扰线，这会影响识别的准确性。你可以通过图像处理技术对验证码图片进行预处理，提高识别的成功率。
python Copy code from PIL import Image, ImageFilter
def preprocess_image(image_path): image = Image.open(image_path) # 转为灰度图 image = image.convert('L') # 使用高斯模糊去噪 image = image.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=2)) return image
preprocessed_image = preprocess_image('captcha.png') captcha_text = pytesseract.image_to_string(preprocessed_image) print("预处理后的识别结果：", captcha_text) 6. 验证码识别应用
将验证码识别应用到爬虫中，可以让爬虫绕过验证码验证，提高爬取效率。下面是一个简单的示例：
python Copy code import requests
def crawl_with_captcha_recognition(url): # 下载验证码图片 download_captcha(url) # 识别验证码 captcha_text = recognize_captcha('captcha.png') # 发送带验证码的请求 response = requests.post(url, data={'captcha': captcha_text}) return response.text
替换为需要爬取的网页链接
target_url = 'https://example.com/page' html_content = crawl_with_captcha_recognition(target_url) print("爬取结果：", html_content)
