12 字符验证码
一、验证码简介
什么是验证码？
验证码（CAPTCHA）是“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”（全自动区分计算机和人类的图灵测试）的缩写。
是一种用来区分用户是计算机还是人的公共全自动程序。
验证码的作用？
认证码是一种人机识别手段，最终目的是区分正常用户和机器的操作。
可以防止：恶意破解密码、注册、刷票、论坛灌水，防止黑客对用户的密码进行暴力破解。
一般是提出一个问题，这个问题可以由计算机生成并评判，但是必须只有人类才能解答。由于计算机无法解答这个的问题，所以回答出问题的用户就可以被认为是人类。
验证码类别
验证码自面世以来就一直在更新，迭代。
图形验证码：这类验证码大多是计算机随机产生一个字符串，在把字符串增加噪点、干扰线、变形、重叠、不同颜色、扭曲组成一张图片来增加识别难度。
滑动验证码：也叫行为验证码，比较流行的一种验证码，通过用户的操作行为来完成验证，其中最出名的就是极验。
滑动验证码的原理就是使用机器学习中的深度学习技术，根据一些特征来区分是否为正常用户。通过记录用户的滑动速度，还有每一小段时间的瞬时速度，用户鼠标点击情况，以及滑动后的匹配程度来识别。而且，不是说滑动到正确位置就是验证通过，而是根据特征识别来区分是否为真用户，滑到正确位置只是一个必要条件。
点触验证码：点击类验证码都是给出一张包含文字的图片，通过文字提醒用户点击图中相同字的位置进行验证。
二、Pillow库
PIL库
PIL (Python Image Library) 已经算是 Python 处理图片的标准库了，兼具强大的功能和简洁的 API.
但是PIL库的更新非常缓慢， 并且它只支持到python2.7，不支持python3
Pillow
由于PIL库更新太慢了，于是于是一群志愿者在PIL库的基础上创建了一个新的分支版本，命名为Pillow.
Pillow目前最新支持到python3.6，它的维护和开发十分活跃，兼容PIL库的绝大多数语法，并且增加了许多新的特性，推荐直接使用Pillow
注意点
Pillow和PIL不能共存在一个环境中，如果你之前安装了PIL的话，需要删除掉才能在安装Pillow
由于是继承自PIL的分支， 所以Pillow库的导入是这样的
Import PIL
1、PIL基本概念
PIL中所涉及的基本概念有如下几个：通道(bands)、尺寸(size)、坐标系统(coordinate system)。
通道：
每张图片都是由一个或者多个数据通道构成，如果这些通道具有相同的维数和深度，PIL允许将这些通道进行叠加
以RGB图像为例，每张图片都是由三个数据通道叠加构成，分别为R 、G 、B。
对于灰度图像（没有色彩的图片， RGB色彩分量全部相等），只有一个通道。
灰度指的是黑白图像中点的颜色深度，范围一般是0到255， 白色为255，黑色为0
对于一张图片的通道数量和名称，可以通过方法getbands()来获取。方法getbands()是PIL中Image子模块的方法，它会返回一个字符串组成的元祖，元祖中包括了每一个通道的名称。
尺寸：
图片尺寸（size）指的是图片的宽度和高度
通过size属性可以获取图片的尺寸，它的返回值是一个元祖，元祖里面有两个值，分别是水平和垂直方向上的像素个数
坐标系统 ：
PIL使用笛卡尔像素坐标系统，图像的左上角为左边的原点（0，0），这就意味着，x轴的数值是从左到右增长的，y轴的数值是从上到下增长的。
在我们处理图像的时候，常常需要去表示一个矩形的图像区域。Pillow中很多方法都需要传入一个表示矩形区域的元祖
这个元祖包含四个值，分别表示矩形四条边距离x轴或者y轴的距离。顺序是（左，顶，右，底）
例如，一个800x600的像素图像表示为（0， 0， 800， 600）
from PIL import Image
im = Image.open('yasuo.jpg')
# 获取通道
print('通道：', im.getbands())
# 获取尺寸size
print('尺寸：',im.size)
# 调用系统默认图片打开应用打开
im.show()
2、PIL操作图像
Image是Pillow中最为重要的类，实现了Pillow中大部分的功能，创建这个类的实例主要有三个方式：
1.从文件中加载图像
2.创建一个新的图像
3.处理其他的图像获得
from PIL import Image
im1 = Image.open('yasuo.jpg')
im2 = Image.new('RGB', (200,200), 'red')
im3 = im1.crop((100, 100, 200, 200))
im2.show()
im3.show()
三、简单验证码处理
1、灰度化
像素点是最小的图片单元，一张图片由很多像素点构成，一个像素点的颜色是由RGB三个值来表现的，所以一个像素点对应三个颜色向量矩阵，我们对图像的处理就是对这个像素点的操作。
图片的灰度化，就是让像素点矩阵中的每一个像素点满足 R=G=B，此时这个值叫做灰度值，白色为0，黑色为255
灰度转化一般公式为：
R=G=B = 处理前的 RX0.3 + GX0.59 + B*0.11
from PIL import Image
im1 = Image.open('yasuo.jpg')
# 灰度化
im2 = im1.convert('L')
im2.show()
2、二值化
图像的二值化，就是将图像的像素点矩阵中的每个像素点的灰度值设置为0（黑色）或255（白色），从而实现二值化，将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。
二值化原理是利用设定的一个阈值来判断图像像素是0还是255， 一般小于阈值的像素点变为0， 大于的变成255
这个临界灰度值就被称为阈值，阈值的设置很重要，阈值过大或过小都会对图片造成损坏
选择阈值的原则是：既要尽可能保存图片信息，又要尽可能减少背景和噪声的干扰
常用阈值选择的方法是：
灰度平局值法： 取127 （0~255的中数， （0+255）/2 = 127）
平均值法：计算像素点矩阵中的所有像素点的灰度值的平均值avg
迭代法：选择一个近似阈值作为估计值的初始值，然后进行分割图像，根据产生的子图像的特征来选取新的阈值，在利用新的阈值分割图像，经过多次循环，使得错误分割的图像像素点降到最小。
from PIL import Image
im1 = Image.open('yasuo.jpg')
w,h = im1.size
# 获取像素点集合
pixdata = im1.load()
im1.show()
for x in range(w):
for y in range(h):
p = list(pixdata[x, y])
if p[0] <127:
p[0] = 0
p[1] = 0
p[2] = 0
else:
p[0] = 255
p[1] = 255
p[2] = 255
pixdata[x, y] = tuple(p)
im1.show()
3、降噪
经过了二值化处理，整个图片像素就被分为了两个值0和255， 如果一个像素点是图片或者干扰因素的一部分，那么她的灰度值一定是0（黑色），如果一个点是背景，其灰度值应该是255，白色
所以对于孤立的噪点，他的周围应该都是白色，或者大多数点都是白色的，所以在判断的时候条件应该放宽，一个点是黑色并且相邻的点为白色的点的个数大于一个固定的值，那么这个点就是噪点。
我们根据一个点A的RGB值，与周围的8个点的RBG值比较，设定一个值N（0 <N <8），当A的RGB值与周围8个点的RGB相等或者小于N时，此点为噪点
四、OCR识别
OCR （Optical Character Recognition）光学字符识别， 指的是对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文集及版面信息的过程
Tesseract-OCR是一个开源的字符识别引擎，我们可以用他来识别一些简单的验证码。
Windows安装：
安装文件在
Linux安装：
sudo apt-get install tesseract-ocr
sudo apt-get install libtesseract-dev
Mac安装：
brew install tesseract
Pytesser3是一个在Python内使用Tesseract-Ocr的库，安装非常简单：
pip install Pytesser3
然后需要进行配置， 将pytesser3包下面init文件内tesseract_exe_name的值设置为为你的tesseract.exe的路径
