Python 识别12306图片验证码物品的实现示例

随着互联网技术的不断发展，人们生活中的各种事务都可以通过网络实现。订票、购物、交通出行等各种活动都可以在网上完成。而在这些活动中，验证码被广泛应用于防止机器人恶意攻击。12306是中国铁路客户服务中心推出的售票网站，它采用了图片验证码来防止机器人的攻击。本文将从多个角度分析如何通过Python识别12306图片验证码物品。

一、验证码物品的获取

首先，我们需要通过Python获取12306的验证码图片。可以使用Selenium模块来获取验证码图片。Selenium是一个用于自动化测试的工具，也可以用于模拟人类对Web的操作。具体操作如下：

1. 安装Selenium模块

```python

pip install selenium

```

2. 下载浏览器驱动

Selenium需要浏览器驱动来控制浏览器，需要下载对应浏览器的驱动。下载地址为：http://npm.taobao.org/mirrors/chromedriver/

3. 编写Python代码

```python

from selenium import webdriver

# 设置浏览器驱动路径

driver_path = '/path/to/chromedriver'

# 创建浏览器对象

browser = webdriver.Chrome(executable_path=driver_path)

# 打开网页

browser.get('https://kyfw.12306.cn/otn/login/init')

# 获取验证码图片

img = browser.find_element_by_xpath('//*[@id="loginForm"]/div/ul[2]/li[4]/div/div/div[3]/img')

img_url = img.get_attribute('src')

```

通过上述代码，我们可以获取到验证码图片的URL地址。

二、验证码物品的识别

获取到验证码图片后，我们需要通过Python识别其中的物品。由于验证码图片的干扰线、噪点等因素会影响识别效果，我们需要进行预处理。可以使用PIL模块进行图片预处理。具体操作如下：

1. 安装Pillow模块

```python

pip install Pillow

```

2. 编写Python代码

```python

from PIL import Image

# 打开验证码图片

img = Image.open('captcha.png')

# 灰度化

img = img.convert('L')

# 二值化

threshold = 127

table = []

for i in range(256):

if i < threshold:

table.append(0)

else:

table.append(1)

img = img.point(table, '1')

# 去除噪点

for x in range(img.width):

for y in range(img.height):

count = 0

if img.getpixel((x, y)) == 0:

count += 1

if count < 3:

img.putpixel((x, y), 1)

# 分割字符

imgs = []

start = 0

end = 0

for x in range(img.width):

flag = False

for y in range(img.height):

if img.getpixel((x, y)) == 0:

flag = True

break

if flag:

end = x

if end - start > 10:

imgs.append(img.crop((start, 0, end, img.height)))

start = end

```

通过上述代码，我们可以将验证码图片进行预处理，并将其中的字符分割成单个图片。

接下来，我们需要通过机器学习算法对验证码物品进行训练和识别。可以使用TensorFlow模块进行机器学习。具体操作如下：

1. 安装TensorFlow模块

```python

pip install tensorflow

```

2. 编写Python代码

```python

import tensorflow as tf

import numpy as np

# 加载训练数据

data = np.load('data.npz')

train_x = data['train_x']

train_y = data['train_y']

# 构建神经网络

model = tf.keras.models.Sequential([

tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(20, 20)),

tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),

tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')

])

# 编译模型

model.compile(optimizer='adam',

loss='sparse_categorical_crossentropy',

metrics=['accuracy'])

# 训练模型

model.fit(train_x, train_y, epochs=10)

# 测试模型

imgs = np.array(imgs)

imgs = np.resize(imgs, (imgs.shape[0], 20, 20))

predict_y = model.predict(imgs)

print(predict_y)

```

通过上述代码，我们可以对验证码物品进行训练和识别。

三、验证码物品的验证

最后，我们需要对验证码物品进行验证，以判断识别效果的好坏。可以使用Selenium模块进行验证。具体操作如下：

1. 编写Python代码

```python

# 输入验证码

input_captcha = browser.find_element_by_xpath('//*[@id="loginForm"]/div/ul[2]/li[4]/div/div/input')

input_captcha.send_keys(''.join([str(np.argmax(predict_y[i])) for i in range(predict_y.shape[0])]))

# 提交表单

submit_button = browser.find_element_by_xpath('//*[@id="loginForm"]/div/ul[2]/li[8]/button')

submit_button.click()

```

通过上述代码，我们可以将识别结果输入到表单中，提交表单进行验证。

综上所述，本文从获取验证码物品、识别验证码物品和验证验证码物品三个方面，介绍了如何通过Python识别12306图片验证码物品。通过验证码的识别，我们可以实现自动化订票等操作，提高工作效率。