Python 识别12306图片验证码物品的实现示例
1、PIL介绍以及图片分割
Python3安装: pip3installPillow
1.1image模块
Image模块是在PythonPIL图像处理中常见的模块，主要是用于对这个图像的基本处理，它配合open、save、convert、show…等功能使用。
fromPILimportImage
#打开文件代表打开pycharm中的文件
im=Image.open('1.jpg')
#展示图片
im.show()
1、Crop类
拷贝这个图像。如果用户想粘贴一些数据到这张图，可以使用这个方法，但是原始图像不会受到影响。
im.crop(box)⇒image
从当前的图像中返回一个矩形区域的拷贝。变量box是一个四元组，定义了左、上、右和下的像素坐标。用来表示在原始图像中截取的位置坐标，如box(100,100,200,200)就表示在原始图像中以左上角为坐标原点，截取一个100*100（像素为单位）的图像。
fromPILimportImage
im=Image.open("pic1.jpg")
##确定拷贝区域大小
box=(5,41,72,108)
##将im表示的图片对象拷贝到region中，大小为box
region=im.crop(box)
region.show()
实战一:12306图像分割并保存
fromPILimportImage
#切割图像，由于下载的图片都是有固定的位置，所以直接控制像素进行切割就行了
defcut_img(im,x,y):
assert0<=x<=3
assert0<=y<=2
left=5+(67+5)*x
top=41+(67+5)*y
right=left+67
bottom=top+67
returnim.crop((left,top,right,bottom))
if__name__=='__main__':
im=Image.open("./pic1.jpg")
#控制y轴
foryinrange(2):
#控制x轴
forxinrange(4):
im2=cut_img(im,x,y)
im2.save('./images/%s_%s.png'%(y,x))
2、百度平台接口实现
2.1.平台接入：
1.打开https://ai.baidu.com/进入控制台，选择文字识别服务。
2.创建应用，如图示：
3.输入应用名称、描述，并选择应用类型，之后点击“立即创建”按钮。
4.创建完毕，点击“返回应用列表”。
5.此处显示AK,SK，后面程序中会用到
3.官方文档的读取
1.打开https://ai.baidu.com/docs#/OCR-API/top文档说明
需要用到的信息有：
（1）图像识别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）请求参数：image和multi_detect两个参数，image为图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M。
（4）返回参数：车牌颜色Color、车牌号码number等。
#!/usr/bin/python
#-*-coding:utf-8-*-
importbase64
importrequests
importos
importtime
#todo:获取百度权限验证码access_token
defget_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()
returnres["access_token"]
#todo:通过权限验证码和图片进行识别物品
defget_result(access_token,image):
url="https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general"
#打开文件并进行编码
withopen(image,'rb')asf:
image=base64.b64encode(f.read())
#image=
#头部信息
headers={
'Content-Type':'application/x-www-form-urlencoded'
}
#发送数据
data={
"access_token":access_token,
"image":image
}
#发送请求，并返回识别数据
res=requests.post(url,headers=headers,data=data).json()
ifres:
result=res['result']
returnresult
#todo:获取图片关键物品
defget_keywords(result):
#按照最大匹配率进行排序，并获取左最后一个
max_score=sorted(result,key=lambdax:x['score'])[-1]
#print(max_score['keyword'])
keyword=max_score['keyword']
returnkeyword
if__name__=='__main__':
access_token=get_token()
get_result(access_token,'pic1.jpg')
datas=[]
forroot,dir,filesinos.walk('images'):
forfileinfiles:
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)
总结：
- PIL介绍以及图片分割
- 百度AI图像识别实例搭建
- 识别12306类别码
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持毛票票。
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