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,可以显著提升识别率。 人...
识别验证码 使用pytesseract库,我们可以很容易地把图片中的数字识别出来。pytesseract库依赖于Tesseract OCR引擎,能够处理各种难度的验证码,如数字、字母、汉字、倾斜、变形等等。代码如下: import pytesseract text = pytesseract.image_to_string(Image.open('test.jpg'), lang='eng') print(text) 这段代码的意思是...
1.1 OCR概述 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指使用扫描仪或数码相机对文本资料进行扫描成图像文件,然后对图像文件进行分析处理,自动识别获取文字信息及版面信息的软件。一般情况下,对于字符型验证码的识别流程如下:主要过程可以分解为五个步骤:图片清理,字符切分,字符识别,恢复版面、后处理文字几个步骤。
通过使用OCR,我们可以将图片中的文字信息自动转化为可编辑的文本,从而实现对验证码的自动识别。在Python中,我们可以使用开源的Tesseract OCR引擎和pytesseract库来实现这一功能。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-...
初始化OCR引擎。 打开图像文件或者将图像转换为PIL图像对象。 使用OCR引擎的image_to_string方法进行文本识别。 示例:以下是一个使用Tesseract库进行文字识别的示例: 代码语言:javascript 复制 importpyocrimportpyocr.buildersfromPILimportImage # 初始化OCR引擎 ...
1.获取验证码图片 2.图片down下来保存 3.获取OCR token 4.将图片base64编码后上传识别 5.对识别数字做优化 上源码: importrequestsimportbase64defget_captcha():"""获取验证码"""url ="https://manager.xiongmaozhanggui.com/user/login/captcha"headers={"Content-Type":"application/json"} ...
第一步:安装 tesseract-ocr进行验证码识别之前,需要安装 tesseract,它是OCR识别的核心文件 相关文件我已经存放在百度云盘里了,需要的自取链接:https://pan.baidu.com/s/1YZAynJCpImqqqH07IRAGag提取码:ecf5, 首先安装tesseract-ocr,安装过程一路平顺,点Next即可,路径默认就行,没啥特殊要求。上图中chi_sim.traine...
我们可以使用Pillow库(Python Imaging Library)加载验证码图片。Pillow库可以读取和处理不同类别的图片格式,如jpg、png、bmp等等。代码如下: fromPILimportImage img = Image.open('test.jpg') img.show() 识别验证码 使用pytesseract库,我们可以很容易地把图片中的数字识别出来。pytesseract库依赖于Tesseract OCR引擎,...
可以看出,验证码有形变。对于这类最简单的验证码,可以直接使用谷歌开源的tesserocr来识别。 首先安装: apt-get install tesseract-ocr libtesseract-dev libleptonica-dev pip install tesserocr 1. 2. 然后开始识别: from PIL import Image import tesserocr ...
大家好,今天给大家介绍一款通用验证码识别OCR库的神器,项目地址:https://github.com/sml2h3/ddddocr。市场上常见的点选类验证码图片如下图所示: 安装 pip3 install ddddocr 1. OCR识别部分 import ddddocr ocr = ddddocr.DdddOcr(old=True) with open("test.jpg", 'rb') as f: ...