tesserocr cv2

`cv2` 和 `tesserocr` 都是常用的图像处理库，它们可以结合使用来实现更复杂的图像处理任务，例如识别图像中的文字。

以下是一个示例代码，演示如何结合使用 `cv2` 和 `tesserocr` 对图像中的文字进行识别：

import cv2
import tesserocr

# 读取图像
image = cv2.imread('captcha.png')

# 转化为灰度图像
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对图像进行二值化处理
threshold = 150
_, bw_image = cv2.threshold(gray_image, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 进行 OCR 识别
ocr_result = tesserocr.image_to_text(bw_image)

print(ocr_result)

上述代码中，首先使用 `cv2.imread()` 函数读取图像，并使用 `cv2.cvtColor()` 函数将图像转化为灰度图像。然后使用 `cv2.threshold()` 函数对图像进行二值化处理，得到黑白图像。最后使用 `tesserocr.image_to_text()` 函数对图像进行 OCR 识别，并返回识别结果。

需要注意的是，在使用 `cv2` 进行图像处理时，需要注意图像的数据类型和通道数，以及不同函数的参数设置等问题。同时，对于一些复杂的验证码，可能需要更加复杂的图像处理方法才能识别。