图像验证码是最常见的验证码反爬手段,图像验证码主要分为中文和英文验证码,中文验证码以简体汉字为主,英文验证码结合了英文字母和数字,二者如下图所示: 识别图像验证码的关键就是图像文字识别,其中Python有开源的库:PyTesseract,但是这个库识别效果很一般,遇到稍微复杂一点的图片就识别不出来;另外百度也提供了文字识别...
img.filter(ImageFilter.MedianFilter(3)):使用中值滤波去噪,去除图像中的杂点和噪声,有助于提高识别率。 文字识别: pytesseract.image_to_string(image):调用 Tesseract OCR 引擎从图片中提取文字。 主函数: 该函数中,我们首先对验证码图像进行处理,然后通过 pytesseract 进行识别,并打印出识别到的验证码文字。 运...
我们将首先加载验证码图片,进行图像处理(如灰度化和二值化),然后使用 Tesseract 进行字符识别。 python import pytesseract from PIL import Image, ImageOps import cv2 设置Tesseract 路径(Windows 用户需根据安装路径调整) pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' 加...
其实这只是处理最简单的验证码而已,代码也很简单,主要做两个工作而已。第一个是将彩色图片转成灰度图片并除噪,第二个是使用 pytesser.image_to_string() 将图片中的字符提取出来。 处理的图片也是非常有限的图片上的数字或字母必须没有变形(即使是没有变形的情况下还会出现数字跟字母混淆的情况),验证码的背景不能...
本文主要利用Python的图像处理模块OpenCV和OCR模块pytesseract来实现图形验证码识别,需要用到下面几个库: 1、安装tesseract-ocr软件 tesseract-ocr是通过扫描字符,通过其形状将图片中的文字翻译成电子文本的软件,我们主要靠它来实现文本识别。 下载地址:Index of /tesseract ...
上一讲我们学习的是人脸检测,只是检测到人脸所在的区域,这一讲说的是图片验证码识别,是要有识别在里面的。先介绍什么叫做OCR: 利用pytesseract实现图片验证码识别 我们用到的核心模块是pytesseract,关于这个模块如何配置,参考:https://www.cnblogs.com/zhangxinqi/p/9297292.html#_label1 ...
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...
Python做简单的验证码识别(ocr) 1、环境: 系统:XP Python版本:2.7.5 2、所需文件: (1)、pillow地址:https://pypi.python.org/pypi/Pillow/ (2)、tesseract地址:https://github.com/tesseract-ocr (3)、pytesser地址:https://code.google.com/p/pytesser/...
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: 预处理图片:在OCR识别之前,对图片进行灰度化、二值化、去噪等预处理操作,可以提高识别效果。 使用训练好的模型:针对特定的验证码类型,训练一个专用的OCR模型,可以显著...