python 解决验证码识别问题 代码

验证码识别问题可以使用 Python 的图像处理和机器学习库来解决。下面是一个使用 OpenCV 和 PyTesseract 库的 Python 代码示例，用于识别一个简单的数字验证码：

import cv2
import pytesseract

# 读取验证码图片
img = cv2.imread('captcha.png')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

# 获取轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历每个数字
for contour in contours:
    # 计算数字的位置和大小
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    
    # 提取数字图像
    digit_img = thresh[y:y+h, x:x+w]
    
    # 对数字图像进行预处理
    digit_img = cv2.resize(digit_img, (28, 28))
    digit_img = cv2.bitwise_not(digit_img)
    digit_img = digit_img.reshape(1, 28, 28, 1)
    digit_img = digit_img.astype('float32') / 255.0
    
    # 使用 PyTesseract 进行识别
    digit = pytesseract.image_to_string(digit_img, config='--psm 10 --oem 3 -c tessedit_char_whitelist=0123456789')
    
    print(digit)

在上面的代码中，首先读取验证码图片，并将其转换为灰度图像。接着，使用二值化处理，获取数字的轮廓，并遍历每个数字。然后，对每个数字进行预处理，包括调整大小、反色、reshape 和归一化。最后，使用 PyTesseract 库进行识别，并输出识别结果。

需要注意的是，这种方法对于一些复杂的验证码可能不太适用，需要使用更高级的算法和模型进行解决。