这篇文章主要介绍了Python怎么实现图形验证码识别的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇Python怎么实现图形验证码识别文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
python 3.9
pycharm
我们首先识别最简单的一种验证码，即图形验证码。这种验证码最早出现，现在也很常见，一般由 4 位字母或者数字组成。例如，某某网站的注册页面有类似的验证码。
一般来说，表单的最后一项就是图形验证码，我们必须完全正确输入图中的字符才可以完成注册和登录。
以某网站的验证码为例，讲解利用 OCR 技术识别图形验证码的方法。
识别图形验证码需要库 tesserocr。本文文末有安装教程。
为了便于我们的实验测试，我们先将验证码的图片保存到本地。
打开开发者工具，找到验证码元素。验证码元素是一张图片，它的 src 属性是 CheckCode.aspx。可以看到一个验证码，右键保存即可，将其命名为 yzm.jpg。
这样我们就可以得到一张验证码图片，以供测试识别使用。
接下来新建一个项目，将验证码图片放到项目根目录下，用 tesserocr 库识别该验证码，代码如下所示：
import tesserocr
from PIL import Image
image = Image.open('yzm.jpg')
result = tesserocr.image_to_text(image)
print(result)在这里我们新建了一个 Image 对象，调用了 tesserocr 的 image_to_text() 方法。传入该 Image 对象即可完成识别，实现过程非常简单，结果如下所示：JR42。是不是很神奇。
接下来我们换一个验证码，将其命名为 code2.jpg
重新运行上面的代码，输出FFKT。
这次识别和实际结果有偏差，这是因为验证码内的多余线条干扰了图片的识别。
对于这种情况，我们还需要做一下额外的处理，如转灰度、二值化等操作。我们可以利用 Image 对象的 convert() 方法参数传入 L，即可将图片转化为灰度图像，代码如下所示：
image = image.convert('L')
image = image.convert('1')
image.show()我们还可以指定二值化的阈值。上面的方法采用的是默认阈值 127。不过我们不能直接转化原图，要将原图先转为灰度图像，然后再指定二值化阈值，代码如下所示：
image = image.convert('L')
threshold = 80
table = []
for i in range(256):
if i < threshold:
table.append(0)
else:
table.append(1)
image = image.point(table, '1')
image.show()运行之后就会得到我们想要的处理结果。而且我们发现原来验证码中的线条已经去除，整个验证码变得黑白分明。这时重新识别验证码，再次运行上面的代码就可以得到我们要的验证码。
那么，针对一些有干扰的图片，我们做一些灰度和二值化处理，这会提高图片识别的正确率。
在这里我和大家简单介绍一下，这个库的安装教程。
在win10下，安装tesseract可以进入该网址进行下载 https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/
其中，文件名中带有dev的为开发版本，不带dev的为稳定版本，可以选择下载不带dev的版本。例如可以选择下载tesseract-ocr-win64-setup-v5.3.0.20221214.exe。
下载完成后，打开下载文件，其中可以勾选Additional language data(download)选项来安装OCR识别支持的语言包，以便OCR识别多国语言。(也可以在选项中只勾选chinese)
在系统变量里，修改path，添加你安装tesserocr的路径。在系统变量里，创建一个新的变量名为:TESSDATA_PREFIX，值为:D:\Program Files(X86)\Tesseract-OCR\tessdata(根据自己安装的tesserocr安装路径为准)。
- 尝试pip安装：
pip install tesserocr
- 如果不成功，则尝试通过.whl文件安装。
tesserocr也只是识别手段的一种，如果需要高精度的识别，可以尝试TensorFlow实现深度学习模型，通过训练模型来识别图形验证码。
关于“Python怎么实现图形验证码识别”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“Python怎么实现图形验证码识别”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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