本地验证码识别源码示例
验证码（CAPTCHA）是一种用于识别用户是否为真实用户的技术。它通常以图像或音频形式呈现，要求用户进行识别和输入。本地验证码识别是指在用户端进行验证码识别，而不是将验证码发送到服务器端进行识别。
以下是一个使用Python编写的本地验证码识别源码示例：
```python
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
# 加载训练好的模型
net = cv2.dnn.readNet("model.weights", "model.cfg")
def preprocess_image(img):
# 图像预处理，将图像调整为模型所需的输入大小
resized_img = cv2.resize(img, (416, 416))
blob = cv2.dnn.blobFromImage(resized_img, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
return blob
def postprocess_image(img, outs):
# 图像后处理，解析模型输出，提取验证码
h, w = img.shape[:2]
class_ids = []
confidences = []
boxes = []
for out in outs:
for detection in out:
scores = detection[5:]
class_id = np.argmax(scores)
confidence = scores[class_id]
if confidence > 0.5:
center_x = int(detection[0] * w)
center_y = int(detection[1] * h)
width = int(detection[2] * w)
height = int(detection[3] * h)
left = int(center_x - width / 2)
top = int(center_y - height / 2)
class_ids.append(class_id)
confidences.append(float(confidence))
boxes.append([left, top, width, height])
indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)
captcha = ''
for i in indices:
i = i[0]
box = boxes[i]
left, top, width, height = box
roi = img[top:top+height, left:left+width]
roi = Image.fromarray(roi)
text = pytesseract.image_to_string(roi, config='--psm 10 --oem 3 -c tessedit_char_whitelist=0123456789')
captcha += text.strip()
return captcha
def recognize_captcha(image_path):
# 加载验证码图像
image = cv2.imread(image_path)
blob = preprocess_image(image)
# 将预处理后的图像输入模型进行识别
net.setInput(blob)
outs = net.forward(net.getUnconnectedOutLayersNames())
# 进行图像后处理，提取验证码
captcha = postprocess_image(image, outs)
return captcha
# 调用示例
captcha = recognize_captcha("captcha.jpg")
print("验证码识别结果:", captcha)
```
以上示例代码使用了OpenCV和Tesseract OCR库。首先，通过使用OpenCV加载训练好的模型文件（`model.weights`和`model.cfg`），然后定义了图像预处理函数和图像后处理函数。图像预处理函数将原始图像调整为模型所需的输入大小，并使用OpenCV的dnn模块将图像转换为blob格式，以便输入到模型中。
然后，调用`net.setInput()`方法将预处理后的图像输入到模型中，使用`net.forward()`方法进行识别。接着，调用图像后处理函数，解析模型输出，提取验证码。
在图像后处理函数中，首先将模型输出的边界框坐标进行处理，然后通过OpenCV的NMSBoxes方法进行非极大值抑制，过滤掉重叠的边界框。最后，利用Tesseract OCR库对每个边界框中的验证码部分进行识别，将识别结果拼接为完整的验证码。
最后，调用`recognize_captcha`函数，并传入验证码图像的路径，即可进行验证码识别。识别结果将以字符串形式返回。
请注意，在使用本地验证码识别源码时，你需要确保已经安装了相应的依赖库，并且将训练好的模型文件准备好。此外，由于不同的验证码类型和样式可能存在差异，你可能需要根据实际情况进行一些参数调整和优化。
