将上述代码保存为 captcha_recognition.py,并确保验证码图像文件(例如 captcha_image.png)与 Python 脚本位于同一目录下。在终端或命令行中运行程序: bash python captcha_recognition.py 程序将自动加载验证码图像、进行处理并输出识别结果。 提高识别精度 如果验证码图像较复杂,或者 OCR 识别效果不理想,可以尝试以下方...
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' 加载验证码图像 image_path = "captcha_image.png" # 请替换为你的验证码图像路径 image = Image.open(image_path) 将图像转换为灰度图像 gray_image = ImageOps.grayscale(image) 使用OpenCV 进行二值化处理 gray_cv_...
print(text) 在这个例子中,captcha.png是你的验证码图片文件。注意,如果验证码中包含非英文字符,你可能需要下载相应的语言包,并指定lang参数为对应的语言代码。 六、提升识别率 验证码的识别率受到多种因素的影响,包括但不限于图片质量、验证码的复杂度、OCR库的算法等。为了提升识别率,你可以尝试以下方法: 预处理...
首先,确保你已经安装了Tesseract OCR引擎和pytesseract库。你可以使用以下命令在终端或命令提示符中安装它们: # 安装Tesseract OCR引擎 sudo apt-get install tesseract-ocr # 安装pytesseract库 pip install pytesseract```python import pytesseract from PIL import Image # 打开验证码图片 image = Image.open('captch...
pytesseract是一个 Tesseract OCR 的 Python 包,可以识别图像中的文本。 步骤2:获取验证码图像 在这一部分,你可以使用任何一种方式获取验证码图片,比如从网上下载、截图等。这里假设验证码已经保存在本地文件中,命名为captcha.png。 步骤3:对图像进行预处理 ...
import tesserocrprint(tesserocr.file_to_text('captcha.png'))可以得到同样的输出结果。这时候我们可以看到，通过 OCR 技术我们便可以成功识别出验证码的内容了。5. 验证码处理 接下来我们换一个验证码，将其命名为 captcha2.png，如图所示。重新用下面的代码来测试：import tesserocrfrom PIL import Imageimage = ...
OCR识别 tesseract test.jpg result 1.3 生成验证码图片 安装验证码库: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install captcha==0.4 生成验证码 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from captcha.imageimportImageCaptcha ...
Python用于验证码识别的好库有如Tesseract OCR、PyTesseract、OpenCV、Keras与TensorFlow、Pillow、captcha等。其中,Tesseract OCR是一个开源的光学字符识别(OCR)引擎,它可以识别多种格式的图片中的文本,并支持多种语言。以Tesseract OCR为基础的PyTesseract是Python环境中使用这一引擎的接口,能够将图片中的文本转换成字符串...
以2Captcha破解reCAPTCHA v2为例 1. 注册2Captcha,https://cn.2captcha.com/,支持支付宝充值 2. 目标破解https://www.scrapebay.com/spam网站reCAPTCHA v2 3. 拿到2Captcha API_KEY 4. 拿到google sitekey 5. 破解验证码 安装2captcha-python pip3 install 2captcha-python ...
image=Image.open('captcha.png') # 使用Tesserocr进行OCR识别 result=tesserocr.image_to_text(image) # 打印识别结果 print(result) 这段代码首先使用PIL库打开验证码图片,然后调用Tesserocr的image_to_text方法进行OCR识别,并打印出识别结果。 3.3 识别结果优化 ...