python通过torch加入锐化处理实现图像验证码识别代码

以下是一个简单的使用PyTorch实现图像验证码识别的代码示例，其中包括锐化处理和二值化处理：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
import pytesseract

# 加载验证码图片并转换为灰度图像
img = Image.open('captcha.png').convert('L')

# 定义锐化处理卷积核
kernel = torch.tensor([[-1, -1, -1],
                       [-1, 9, -1],
                       [-1, -1, -1]], dtype=torch.float32)

# 定义图像变换，包括锐化处理和二值化处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Conv2d(1, 1, kernel_size=3, padding=1, bias=False),
    transforms.Lambda(lambda x: torch.clamp(x, 0, 1)),
    transforms.Lambda(lambda x: 1 - x),
    transforms.Lambda(lambda x: x.round()),
    transforms.Lambda(lambda x: x.squeeze().numpy().astype('uint8'))
])

# 对图像进行变换
img = transform(img)

# 使用Tesseract进行识别
text = pytesseract.image_to_string(img)

print(text)

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。