python——解析验证码图片（简单上手快，一看就会）

给你一个数字验证码图片，要求你将图片中的数字解析出来

真的不同的验证码图片，应该采用不同的方法进行，也就是不同的代码进行分析，由于我们这里并没有采用一些真正的算法和数据训练，所以运行的结果可能存在偏差，丢失等等一系列现象。

要实现将验证码图片中的数字解析出来，可以通过以下步骤进行：

1. 准备环境：确保您的计算机上安装了合适的图像处理和光学字符识别（OCR）工具。

2. 导入依赖库：根据您所选择的工具和编程语言，导入相应的依赖库，例如OpenCV用于图像处理，Tesseract OCR库用于字符识别等。

3. 读取验证码图片：使用图像处理库加载验证码图片，将其转换为适当的数据格式，如灰度图像或二值图像。

4. 图像预处理：对加载的图像进行预处理，以优化字符识别的准确性。例如，可以应用图像平滑、二值化、去噪等操作来增强图像中字符的清晰度。

5. 字符识别：使用OCR工具对预处理后的图像进行字符识别。您可以调用相应的OCR库或API，并为其提供图像作为输入。根据您所选择的工具，可能需要调整一些参数来优化识别准确性。

6. 结果提取：从OCR工具的输出中提取数字。通常，OCR工具会返回一段文本，您可以使用字符串处理技术或正则表达式来提取其中的数字。

请注意，不同的验证码图片可能采用不同的字体、大小和背景。有些验证码还可能采用扭曲、干扰线等技术来增加识别难度。因此，实际的实现步骤可能需要根据具体情况进行调整和修改。此外，识别准确性还受到图像质量、字符清晰度等因素的影响。

from PIL import Image
import pytesseract

# 加载验证码图片
image_path = "21.png"  # 替换为实际的图片路径
image = Image.open(image_path)

# 转换为灰度图像
gray_image = image.convert('L')

# 对图像进行二值化处理
threshold = 127
binary_image = gray_image.point(lambda p: p > threshold and 255)

# 使用 Tesseract OCR 进行数字识别
code = pytesseract.image_to_string(binary_image, config='--psm 10 --oem 3 -c tessedit_char_whitelist=0123456789')

print("验证码识别结果：", code)

import cv2
import pytesseract

# 加载验证码图片
image_path = "1.png"  # 替换为实际的图片路径
image = cv2.imread(image_path)

# 将图像转换为灰度图像
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对图像进行预处理：去噪、边缘检测和二值化处理
processed_image = cv2.GaussianBlur(gray_image, (5, 5), 0)
processed_image = cv2.Canny(processed_image, 50, 150)
_, processed_image = cv2.threshold(processed_image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# 使用 Tesseract OCR 进行数字识别
code = pytesseract.image_to_string(processed_image, config='--psm 10 --oem 3 -c tessedit_char_whitelist=0123456789')

print("验证码识别结果：", code)

import cv2
import pytesseract

# 加载验证码图片
image_path = "12.png"  # 替换为实际的图片路径
image = cv2.imread(image_path)

# 将图像转换为灰度图像
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对图像进行二值化处理
_, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# 去除干扰线
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
clean_image = cv2.morphologyEx(binary_image, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# 使用 Tesseract OCR 进行数字识别
code = pytesseract.image_to_string(clean_image, config='--psm 10 --oem 3 -c tessedit_char_whitelist=0123456789')

print("验证码识别结果：", code)

图片：1.png 

图片：21.png

 

图片：12.png

 

 如何tessdata各语言集合包和tesseract驱动程序

请点击下面这个链接有详解

如何安装tessdata各语言集合包和tesseract驱动程序-CSDN博客

0基础也可以学会