在使用Keras搭建验证码识别模型时，需要大量的验证码图片。在这里，使用captcha模块生成验证码图片，验证码图片名称为验证码上显示的字符串。
生成一张验证码的代码如下：
from captcha.image import ImageCaptcha import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import random import string #characters为验证码上的字符集，10个数字加26个大写英文字母 #0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ str类型 characters=string.digits+string.ascii_uppercase width,height,n_len,n_class=170,80,4,len(characters) #设置验证码图片的宽度widht和高度height #除此之外还可以设置字体fonts和字体大小font_sizes generator=ImageCaptcha(width=width,height=height) #生成随机的4个字符的字符串 random_str=''.join([random.choice(characters) for j in range(4)]) #生成验证码 img=generator.generate_image(random_str) #显示验证码图片和验证码标题 plt.imshow(img) plt.title(random_str) plt.show()
程序运行结果为：
上面代码中生成的验证码是PIL图像格式，因此也可以直接使用PIL自带的show方法显示图片，save方法保存图片
如下：
#显示验证码 img.show() #保存验证码 file_name=random_str+'.jpg' img.save(file_name)
当我们在深度学习中，进行验证码进行字符识别，需要大量的图片，因此我们可以批量生成大量的样本。这里以生成一万张样本为例。
代码如下：
from captcha.image import ImageCaptcha
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random
import string
from PIL import Image
#characters为验证码上的字符集，10个数字加26个大写英文字母
#0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ str类型
characters=string.digits+string.ascii_uppercase
width,height,n_len,n_class=170,80,4,len(characters)
#生成一万张验证码
for i in range(10000):
generator=ImageCaptcha(width=width,height=height)
random_str=''.join([random.choice(characters) for j in range(4)])
img=generator.generate_image(random_str)
#将图片保存在目录yzm文件夹下
file_name='./yzm/'+random_str+'_'+str(i)+'.jpg'
img.save(file_name)
当程序执行完，会在文件夹yzm下生成一万张验证码图片
到此这篇关于Python使用captcha制作验证码的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关Python captcha验证码内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！
