小編給大家分享一下Python如何識別字母數(shù)字組合驗(yàn)證碼，希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲，下面讓我們一起去探討吧！

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在爬蟲過程中難免會遇到驗(yàn)證碼，各種驗(yàn)證碼似乎阻擋了爬蟲的腳步。

因?yàn)楸疚膶?shí)現(xiàn)的功能是在內(nèi)網(wǎng)環(huán)境下完成的，所以沒有代碼介紹，也沒有識別效果顯示。

1、編碼和轉(zhuǎn)換樣本圖像。

2、得到一個能夠反映圖像特征的code，然后保存所有這些樣本圖像的code。

3、圖片轉(zhuǎn)換code的方法可以選擇hash進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

圖片轉(zhuǎn)換code的方法我選擇的hash轉(zhuǎn)換過程如下：

縮放：圖片縮放8*8。

求平均值：計(jì)算灰度圖中所有像素的平均值。

比較：像素值大于平均值1，反之0，總共64位。

生成hash：將上述步驟生成的1和0按順序組合成圖片的指紋(hash)。順序不固定。但比較時必須有相同的順序。

在獲得hash值后，將同一數(shù)字對于圖片的hash值存在于txt文件中，在實(shí)際使用時，對預(yù)測圖像進(jìn)行上述相同的預(yù)處理操作，出4張圖片，然后計(jì)算出4張預(yù)測圖像的hash值，將測試圖像的hash值與TXT文件中的hash進(jìn)行比較，計(jì)算出漢明距離，即兩個64位的hash值有多大不同，不同位數(shù)越少，圖片越相似。

在獲得測試圖像與每個樣本圖像hash值的漢明距離后，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，平均取預(yù)測值最大的樣本圖像標(biāo)簽作為預(yù)測值。識別速度也不錯，平均只需要0.3秒就可以完成一次識別。

這種識別方法操作簡單，對簡單的字母數(shù)字組合驗(yàn)證碼非常有效，但對圖像預(yù)處理提出了更高的要求，不具有泛化性。不同的驗(yàn)證碼每次都需要單獨(dú)編輯規(guī)則。

看完了這篇文章，相信你對“Python如何識別字母數(shù)字組合驗(yàn)證碼”有了一定的了解，如果想了解更多相關(guān)知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

名稱欄目：Python如何識別字母數(shù)字組合驗(yàn)證碼
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