Python 識別12306圖片驗(yàn)證碼物品的實(shí)現(xiàn)示例

更新時間：2020年01月20日 11:28:05 作者：Smile_Mr

這篇文章主要介紹了Python 識別12306圖片驗(yàn)證碼物品的實(shí)現(xiàn)示例，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

1、PIL介紹以及圖片分割

Python 3 安裝: pip3 install Pillow

1.1 image 模塊

Image模塊是在Python PIL圖像處理中常見的模塊，主要是用于對這個圖像的基本處理，它配合open、save、convert、show…等功能使用。

from PIL import Image
#打開文件代表打開pycharm中的文件
im = Image.open('1.jpg')
#展示圖片
im.show()

1、Crop類

拷貝這個圖像。如果用戶想粘貼一些數(shù)據(jù)到這張圖，可以使用這個方法，但是原始圖像不會受到影響。

im.crop(box) ⇒ image

從當(dāng)前的圖像中返回一個矩形區(qū)域的拷貝。變量box是一個四元組，定義了左、上、右和下的像素坐標(biāo)。用來表示在原始圖像中截取的位置坐標(biāo)，如box(100,100,200,200)就表示在原始圖像中以左上角為坐標(biāo)原點(diǎn)，截取一個100*100（像素為單位）的圖像。

from PIL import Image
im = Image.open("pic1.jpg")
##確定拷貝區(qū)域大小
box = (5, 41, 72, 108)
##將im表示的圖片對象拷貝到region中，大小為box
region = im.crop(box)
region.show()

實(shí)戰(zhàn)一:12306圖像分割并保存

from PIL import Image
#切割圖像，由于下載的圖片都是有固定的位置，所以直接控制像素進(jìn)行切割就行了
def cut_img(im, x, y):
  assert 0 <= x <= 3
  assert 0 <= y <= 2
  left = 5 + (67 + 5) * x
  top = 41 + (67 + 5) * y
  right = left + 67
  bottom = top + 67
  return im.crop((left, top, right, bottom))
 
if __name__ == '__main__':
  im = Image.open("./pic1.jpg")
  #控制y軸
  for y in range(2):
    #控制x軸
    for x in range(4):
      im2 = cut_img(im, x, y)
      im2.save('./images/%s_%s.png'%(y,x))

2、百度平臺接口實(shí)現(xiàn)

2.1.平臺接入：

1.打開https://ai.baidu.com/進(jìn)入控制臺，選擇文字識別服務(wù)。

2.創(chuàng)建應(yīng)用，如圖示：

3.輸入應(yīng)用名稱、描述，并選擇應(yīng)用類型，之后點(diǎn)擊“立即創(chuàng)建”按鈕。

4.創(chuàng)建完畢，點(diǎn)擊“返回應(yīng)用列表”。

5.此處顯示AK,SK，后面程序中會用到

3. 官方文檔的讀取

1.打開https://ai.baidu.com/docs#/OCR-API/top 文檔說明

需要用到的信息有：

（1）圖像識別URL: https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general

（2）Header格式：Content-Type：application/x-www-form-urlencoded

（3）請求參數(shù)：image和multi_detect兩個參數(shù)，image為圖像數(shù)據(jù)，base64編碼后進(jìn)行urlencode，要求base64編碼和urlencode后大小不超過4M。

（4）返回參數(shù)：車牌顏色Color、車牌號碼number等。

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import base64
import requests
import os
import time
#todo:獲取百度權(quán)限驗(yàn)證碼access_token
def get_token():
  get_token_url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"
  params = {
    "grant_type": "client_credentials",
    "client_id": "7ax98QuWU5l2zTbaOkzvKgxE",
    "client_secret": "INugQTM2DAfNFgfxtvgR7eF8AHPFGP5t",
  }
  res = requests.get(get_token_url, params).json()
  return res["access_token"]
#todo:通過權(quán)限驗(yàn)證碼和圖片進(jìn)行識別物品
def get_result(access_token,image):
  url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general"
  #打開文件并進(jìn)行編碼
  with open(image, 'rb')as f:
    image = base64.b64encode(f.read())
  # image =
  #頭部信息
  headers = {
    'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'
  }
  #發(fā)送數(shù)據(jù)
  data = {
    "access_token": access_token,
    "image": image
  }
  #發(fā)送請求，并返回識別數(shù)據(jù)
  res = requests.post(url, headers=headers, data=data).json()
  if res:
    result = res['result']
    return result
#todo:獲取圖片關(guān)鍵物品
def get_keywords(result):
  #按照最大匹配率進(jìn)行排序，并獲取左最后一個
  max_score = sorted(result,key=lambda x:x['score'])[-1]
  # print(max_score['keyword'])
  keyword = max_score['keyword']
  return keyword
 
if __name__ == '__main__':
  access_token = get_token()
  get_result(access_token,'pic1.jpg')
  datas = []
  for root,dir,files in os.walk('images'):
    for file in files:
      image = os.path.join(root,file)
      result = get_result(access_token,image)
      keyword = get_keywords(result)
      print(keyword)
      time.sleep(1)
      datas.append(keyword)
  print(datas)