opencv验证码识别

验证码识别一般需要进行以下步骤：

1. 预处理：对验证码进行预处理，比如二值化、去噪等操作，以方便后续的处理。
2. 切割字符：将验证码中的每个字符分离出来，以便单独识别。
3. 特征提取：提取每个字符的特征，可以使用图像处理算法或者机器学习算法。
4. 训练模型：使用机器学习算法训练模型，以识别每个字符。
5. 预测：对验证码中的每个字符进行识别，并将结果拼接起来得到完整的验证码。

下面是一个基于OpenCV和机器学习算法的验证码识别的代码示例：

import cv2
import numpy as np
from sklearn.externals import joblib

# 加载模型
model = joblib.load('model.pkl')

# 预处理
def preprocess(img):
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]
    img = cv2.medianBlur(img, 3)
    return img

# 切割字符
def split_chars(img):
    contours, hierarchy = cv2.findContours(img.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    rects = [cv2.boundingRect(contour) for contour in contours]
    rects = [(rect[0], rect[1], rect[2], rect[3]) for rect in rects if rect[2] > 4 and rect[3] > 8]
    rects.sort()
    return rects

# 特征提取
def extract_features(img):
    feature = cv2.resize(img, (20, 20)).reshape(1, -1).astype(np.float32)
    feature /= 255.0
    return feature

# 预测
def predict(model, features):
    return model.predict(features)

# 加载验证码图像
img = cv2.imread('captcha.png')

# 预处理
img = preprocess(img)

# 切割字符
rects = split_chars(img)

# 预测每个字符
result = []
for rect in rects:
    x, y, w, h = rect
    char_img = img[y:y+h, x:x+w]
    feature = extract_features(char_img)
    pred = predict(model, feature)
    result.append(chr(int(pred[0])))

# 输出识别结果
print(''.join(result))

需要注意的是，验证码识别是一项比较复杂的任务，特别是对于一些比较复杂的验证码，可能需要更加复杂的算法才能达到较高的识别率。