震撼头图💎 行业认证·权威头衔✔ 华为云天团核心成员 ：特约编辑/云享专家/开发者专家/产品云测专家 ✔ 开发者社区全满贯 ：CSDN双料专家/阿里云签约作者/腾讯云内容共创官 ✔ 技术生态共建先锋 ：横跨鸿蒙/云计算/AI等前沿领域的技术布道者 🏆 荣誉殿堂🎖 连续三年蝉联 "华为云十佳博主" （2022-2024） 🎖 双冠加冕 CSDN"年度博客之星TOP2" （2022&2023） 🎖 十余个技术社区 年度杰出贡献奖 得主 📚 知识宝库◾ 编程语言：.NET/Java/Python/Go/Node...
◾ 移动生态：HarmonyOS/iOS/Android/小程序
◾ 前沿领域：物联网/网络安全/大数据/AI/元宇宙
◾ 游戏开发：Unity3D引擎深度解析
🚀前言在之前的内容中，我们已经学习了如何使用Python进行各类网络爬虫的编写与优化。然而，在实际的爬虫项目中，我们经常会遇到验证码的挑战，它是阻止自动化程序访问的重要手段之一。
本篇文章，我们将深入探讨验证码识别中的一种常见类型——字符验证码。验证码识别是爬虫自动化中的一项重要技能，掌握它将大大提升我们的爬虫项目的效率和成功率。
在这篇文章中，我们将会介绍：
验证码的基本原理：了解验证码的作用和常见类型。字符验证码识别的基本方法：从简单的图像处理到使用OCR（光学字符识别）技术。实战：使用Python和相关库进行字符验证码识别：包括Pillow、Tesseract-OCR等工具的使用。通过这篇文章的学习，你将能够掌握字符验证码识别的基本方法，并将其应用到你的爬虫项目中，使你的爬虫能够更加智能和高效。让我们一同开启验证码识别的探索之旅吧！
🚀一、字符验证码识别🔎1.字符验证码特点包含数字、字母、斑点或混淆曲线的图片验证码。识别流程：定位网页中验证码的HTML位置下载验证码图片使用Tesseract-OCR进行识别🔎2.搭建OCR环境步骤1：安装Tesseract-OCR
下载地址：https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki
选择对应系统版本（如Windows 64位），安装时勾选 Additional language data 以支持多语言识别。
步骤2：安装Python依赖
代码语言：python代码运行次数：0运行复制# 安装tesserocr模块
pip install tesserocr
# 若使用Anaconda且安装失败，改用以下命令
conda install -c simonflueckiger tesserocr🔎3.下载验证码图片示例：下载测试网页验证码
测试地址：http://localhost:8080/demo5/实现代码： ```python
import requests # 导入网络请求模块
import urllib.request # 导入urllib.request模块
from fake_useragent import UserAgent # 导入随机请求头
from bs4 import BeautifulSoup # 导入解析html
header = {'User-Agent':UserAgent().random} # 创建随机请求头
url = 'http://localhost:8080/demo5/' # 网页请求地址
# 发送网络请求
response = requests.get(url,header)
response.encoding='utf-8' # 设置编码方式
html = BeautifulSoup(response.text,"html.parser") # 解析html
src = html.find('img').get('src')
img_url = url+src # 组合验证码图片请求地址
urllib.request.urlretrieve(img_url,'code.png') # 下载并设置图片名称
```🔎4.识别验证码基础识别（无干扰线）
代码语言：python代码运行次数：0运行复制import tesserocr # 导入tesserocr模块
from PIL import Image # 导入图像处理模块
img =Image.open('code.png') # 打开验证码图片
code = tesserocr.image_to_text(img) # 将图片中的验证码转换为文本
print('验证码为：',code)处理干扰线的验证码
灰度处理import tesserocr # 导入tesserocr模块
from PIL import Image # 导入图像处理模块
img =Image.open('code2.jpg') # 打开验证码图片
img = img.convert('L') # 将彩色图片转换为灰度图片
# img.show() # 显示灰度图片
code = tesserocr.image_to_text(img) # 将图片中的验证码转换为文本
print('验证码为：',code)二值化处理 ```python
import tesserocr # 导入tesserocr模块
from PIL import Image # 导入图像处理模块
img =Image.open('code2.jpg') # 打开验证码图片
img = img.convert('L') # 将彩色图片转换为灰度图片
t = 155 # 设置阀值
table = [] # 二值化数据的列表
for i in range(256): # 循环遍历
if i table.append(0) else: table.append(1) img = img.point(table,'1') # 将图片进行二值化处理 img.show() # 显示处理后图片 code = tesserocr.image_to_text(img) # 将图片中的验证码转换为文本 print('验证码为：',code) # 打印验证码 ```🔎5.注意事项识别优化：通过调节二值化阈值（如threshold=155）可提升识别精度。干扰处理：若仍有误识别，需结合降噪、分割等图像预处理技术。局限性：OCR对复杂干扰（密集噪点、扭曲变形）效果有限，需结合深度学习模型。