無論是是自動化登錄還是爬蟲，總繞不開驗證碼，這次就來談談python中光學識別驗證碼模塊Tesseract，具有一定的參考價值，感興趣的小夥伴們可以參考一下
無論是是自動化登錄還是爬蟲，總繞不開驗證碼，這次就來談談python中光學識別驗證碼模塊tesserocr和pytesseract。tesserocr和pytesseract是Python的一個OCR識別庫，但其實是對tesseract做的一層Python API封裝，pytesseract是Google的Tesseract-OCR引擎包裝器；所以它們的核心是tesseract,因此在安裝tesserocr之前，我們需要先安裝tesseract。
下載安裝
下載地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-w64-setup-v4.0.0.20181030.exe
下載完成後，雙擊安裝，可以勾選Additional language data(download)選項來安裝OCR識別支持的語言包，但下載語言包實在是慢，我們可以直接從https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/下載zip的語言包壓縮文件，解壓後將tessdata-master中的文件複製到Tesseract的安裝目錄C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata目錄下，最後我們配置下環境變量，我們將C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR添加到環境變量中。進入命令提示符，輸入tesseract，顯示下圖結果，說明配置完成
查看安裝了的語言包：tesseract --list-langs
顯示我一共安裝了167種語言包，裏邊包含英文或者其他字符。
測試
實驗用的二維碼
基本使用語法
tesseract image.png result （tesseract 圖片名稱 生成文件名稱）
結果
由結果來看，識別出來了P、2和X，但是把C識別成了G，識別度還是比較高，接下來看在python中的使用
python引入tesseract
在python下使用pip命令即可完成下載安裝 pip install pytesseract
識別驗證碼腳本
import pytesseract
from PIL import Image
im=Image.open('pin.png')
print(pytesseract.image_to_string(im))
結果
這樣識別的結果同樣跟上文一樣，個別字符識別的不是很準確
圖像處理
現在網站上的二維碼設計的通常很難複雜，如果直接識別的話很難識別出來，下面這段代碼是進行灰度處理和二值化
import pytesseract
from PIL import Image
im=Image.open('5.jpg')
#進行置灰處理
im=im.convert('L')
#這個是二值化閾值
threshold=150
table=[]
for i in range(256):
if i<threshold:
table.append(0)
else:
table.append(1)
#通過表格轉換成二進制圖片，1的作用是白色，0就是黑色
im=im.point(table,"1")
im.show()
print(pytesseract.image_to_string(im))
原圖
置灰和二值化後
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持神馬文庫。