pytesseract验证码识别

pytesseract是一个用于识别验证码的Python库。它是对tesseract的二次封装，可以调用tesseract.exe来进行图像识别。在使用pytesseract进行图像识别之前，需要先安装tesseract，并配置全局变量。安装过程中需要选择中文和数字识别包。然后，可以使用pytesseract库中的image_to_string函数来对验证码图片进行识别。例如，可以使用PIL库中的Image.open函数打开验证码图片，然后使用pytesseract.image_to_string函数对图片进行识别，最后可以打印出识别出来的验证码文字。[1][2][3]

相关问题

pytesseract 验证码

pytesseract是一个Python库，用于识别图像中的验证码。使用pytesseract进行验证码识别的方法如下：
1. 首先，需要安装tesseract-ocr并配置环境变量。
2. 然后，安装pytesseract库。
3. 接下来，使用pytesseract库的image_to_string函数对验证码图像进行识别。

你可以按照以下步骤使用pytesseract进行验证码识别：
1. 导入所需的库：from PIL import Image, import pytesseract
2. 打开验证码图像并将其存储在一个变量中：im1 = Image.open('abc.png')
3. 使用pytesseract的image_to_string函数解析图像中的文本：result = pytesseract.image_to_string(im1)
4. 打印识别结果：print(result)

pytesseract验证码去干扰的代码

以下是一种常见的Python代码，使用pytesseract库和OpenCV库去除验证码中的干扰线和点：

import pytesseract
import cv2

# 读取验证码图片
image = cv2.imread('captcha.jpg')

# 将图片转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理（返回的binary为二值化后的黑白图像）
binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]

# 去除干扰线和点
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
binary = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# 识别验证码中的文字
text = pytesseract.image_to_string(binary)

print(text)

主要步骤如下：

1. 读取验证码图片，使用OpenCV库将其转为灰度图。
2. 对灰度图进行二值化处理，得到黑白图像。
3. 使用OpenCV库中的形态学操作，去除干扰线和点。
4. 使用pytesseract库识别黑白图像中的文字。