import cv2 import pytesseract 这是什么

`import cv2` 和 `import pytesseract` 是 Python 中用于图像处理和光学字符识别（OCR）的两个常用库。

1. **cv2 (OpenCV)**: OpenCV (Computer Vision Library) 是一个开源的计算机视觉库，广泛应用于图像和视频处理、机器学习以及计算机视觉任务。`cv2` 是 OpenCV 在 Python 中的接口，提供了丰富的功能，如图像读取、显示、处理（如滤波、特征检测、形态学操作等）、以及视频分析等。

2. **pytesseract**: pytesseract 是一个 Python 的 wrapper，它基于 Google 的 Tesseract-OCR 项目。Tesseract 是一个强大的 OCR 工具，用于从图像中识别文本。pytesseract 使开发者能够轻松地在 Python 代码中调用 Tesseract，将图片中的文字转换为可编辑的文本字符串。

使用这两个库，你可以进行图像处理（例如预处理图像以便于 OCR、图像分割、对象检测等），然后使用 pytesseract 对文本内容进行识别，将其应用在文档扫描、自动化数据提取或视觉应用中。

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from PIL import Image # import pytesseract import requests import uuid import time import cv2 def get_verify_code(uuid): url = f'https://dm.zjleiming.cn:9898/user/captcha?uuid={uuid}' response = requests.get(url) return response.content def main(): uuid = (str(time.time())) image = get_verify_code(uuid) with open('code.png', 'wb') as f: f.write(image) code = cv2.imread('code.png') blur = cv2.pyrMeanShiftFiltering(code, sp=8, sr=60) gray_code = cv2.cvtColor(blur, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary_code = cv2.threshold(gray_code, 160, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 2)) bin1 = cv2.morphologyEx(binary_code, cv2.MORPH_OPEN, kernel) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_OPEN, (2, 3)) bin2 = cv2.morphologyEx(bin1, cv2.MORPH_OPEN, kernel) cv2.bitwise_not(bin2, bin2) erode = cv2.erode(bin2, None, iterations=1) dilate = cv2.dilate(erode, None, iterations=1) #cv2.imshow('dilate', dilate) # 逻辑运算 让背景为白色 字体为黑 便于识别 # cv2.imshow('bin1', bin1) # cv2.imshow('bin2', bin2) cv2.imshow('1', code) cv2.waitKey(0) img = Image.fromarray(bin2) codes = pytesseract.image_to_string(img) print(codes) if __name__ == '__main__': main()

这段代码是用于识别图片验证码的，主要使用了OpenCV和pytesseract库。它首先通过网络请求获取验证码图片，然后使用OpenCV对图片进行处理，包括滤波、二值化、形态学处理等，最后将处理后的图片转换为PIL格式，使用pytesseract对验证码进行识别，输出识别结果。通过这段代码，可以实现自动化识别验证码的功能。

利用这两个包import pytesseract from PIL import Image处理图片，转为灰度图片，去除噪点，中值滤波，提取数字

好的，您可以通过以下代码实现这个过程：

import pytesseract
from PIL import Image
import cv2
import numpy as np

# 读取图片
im = Image.open('image.png')

# 转为灰度图片
gray = im.convert('L')

# 去除噪点
img = cv2.GaussianBlur(np.array(gray), (5, 5), 0)

# 进行中值滤波
img = cv2.medianBlur(img, 3)

# 二值化处理
ret, img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 提取数字
result = pytesseract.image_to_string(img, config='--psm 7')

print(result)

在以上代码中，我们首先导入了 pytesseract 和 PIL 库来处理图片。然后读取了图片并将其转为灰度图片。接着使用 OpenCV 库对图片进行了去噪和中值滤波处理。最后使用 pytesseract 库提取数字并输出结果。