可以通过以下链接下载和安装:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract。在Windows系统下可以下载exe文件进行安装。 注:Tesseract安装完成后需要将tesseract.exe文件路径加入系统的环境变量,否则无法在Python脚本中调用。 所需Python库 验证码识别需要使用的Python库包括:pillow(PIL)、pytesseract和opencv-python。pillow为P...
在Python中,有多个OCR库可供选择,其中较为流行的有Tesseract-OCR和EasyOCR。Tesseract-OCR由HP实验室开发,开源免费,支持多种操作系统和多种语言识别。而EasyOCR则是近年来新兴的一个OCR库,它在速度和识别率上都有不错的表现,同时支持多语言识别。 这里以Tesseract-OCR为例进行说明。 三、安装Tesseract-OCR 首先,你需...
使用pytesseract + tesseract-ocr 进行验证码识别,需要安装的第三方库:pytesseract 、tesseract-ocr,在使用pytesseract 之前,必须安装tesseract-ocr,因为 pytesseract 依赖于tesseract-ocr,否则无法使用。 1、tesseract-ocr下载安装与配置:tesseract-ocr下载安装与配置 2、pytesseract 安装:pip install pytesseract 3、修改pytess...
1.pytesseract.pytesseract.TesseractError: (1,'Error opening data file /usr/local/share/tessdata/eng.traineddata') 解决方法:(原文地址http://stackoverflow.com/questions/14800730/tesseract-running-error) (1)$ wgethttps://tesseract-ocr.googlecode.com/files/eng.traineddata.gz (2)$ gunzip eng.trainedd...
一、Tesseract训练 大体流程为:安装jTessBoxEditor -> 获取样本文件 -> Merge样本文件 –> 生成BOX文件 -> 定义字符配置文件 -> 字符矫正 -> 执行批处理文件 -> 将生成的traineddata放入tessdata中 1、用jTessBoxEditor把要训练样本图片文件合并成tif文件(样本图片一定要为有效的格式图片) ...
在自动化测试、数据抓取或自动化登录等场景中,经常需要面对图形验证码的挑战。这些验证码旨在防止自动化工具的滥用,但对我们而言,却可能成为自动化流程中的一大障碍。幸运的是,我们可以利用Python和Tesseract OCR(光学字符识别)技术来识别这些验证码,从而绕过这一限制。 环境搭建 在开始编写代码之前,我们需要确保已经安装...
安装tesseract windows下装装tesseract库只需要在 https://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr-alt/files/ 下载名为 tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe 的可执行文件。然后,一直点击下一步进行安装,不过需要注意的是安装的路径要放在不需要权限的英文路径下。
首先呢,简单的验证码是这样的: code.jpg 不是这样的: image.png 这里使用了 pytesseract 来进行验证码识别,它是基于 Google 的 Tesseract-OCR ,所以在使用之前需要先安装 Tesseract-OCR。使用 PIL 来进行图像处理。pytesseract 默认支持 tiff、bmp 图片格式,使用 PIL 库之后,能够支持 jpeg、gif、png 等其他图片格...
要进行验证码的识别需要库tesserocr。 不得不说安装此库的坑还是比较大的。 tesserocr是python的一个ocr识别库,但其实是tesseracr做的一层Pyhton API封装。 因此,安装tesserocr之前需要安装tesseract。 相关链接 tesserocr PyPi: https://pypi.python.org/pypi/tesserocr ...
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 ...