使用 Python 进行验证码图片识别

首先，我们需要安装以下 Python 库：

Pillow：用于图像处理。
pytesseract：用于 OCR（文字识别）。
安装依赖
你可以通过以下命令来安装必要的库：更多内容访问ttocr.com或联系1436423940

bash

pip install pillow pytesseract
此外，pytesseract 依赖于 Tesseract OCR 引擎，确保你已经安装了 Tesseract。你可以在 Tesseract 官方网站 下载并安装。

在安装完 Tesseract 后，还需要设置环境变量，确保 Python 能够调用 Tesseract。通常需要添加 tesseract 执行文件的路径到系统环境变量中，或者在代码中指定路径。

实现验证码图片识别
图像预处理：
使用 Pillow 库对图片进行灰度化、去噪和阈值处理等操作。
文字识别：
使用 pytesseract 来识别处理后的图像中的文字。
代码示例
python

from PIL import Image, ImageFilter
import pytesseract

设置Tesseract路径（如果你没有把tesseract加入环境变量）

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'

处理验证码图片

def preprocess_image(input_image_path):
# 打开图片
img = Image.open(input_image_path)

# 转为灰度图
img = img.convert('L')

# 应用二值化（阈值处理）提高对比度
img = img.point(lambda p: p > 150 and 255)

# 去噪
img = img.filter(ImageFilter.MedianFilter(3))

# 保存处理后的图片（可选）
img.save('processed_captcha.png')

return img

识别图片中的文字

def recognize_text_from_image(image):
# 使用 pytesseract 识别图片中的文字
text = pytesseract.image_to_string(image)
return text.strip()

主函数

def main():
input_image_path = 'captcha.png' # 需要识别的验证码图片路径

# 步骤1：处理图像
processed_img = preprocess_image(input_image_path)

# 步骤2：识别图像中的文字
recognized_text = recognize_text_from_image(processed_img)

print("识别的验证码是:", recognized_text)

if name == "main":
main()
代码解析
图像预处理：

Image.convert('L')：将图像转换为灰度模式（L模式）。
img.point(lambda p: p > 150 and 255)：应用二值化，设置一个阈值，任何大于 150 的像素值变成 255（白色），否则为 0（黑色）。这可以使验证码字符和背景对比更明显。
img.filter(ImageFilter.MedianFilter(3))：使用中值滤波去噪，去除图像中的杂点和噪声，有助于提高识别率。
文字识别：

pytesseract.image_to_string(image)：调用 Tesseract OCR 引擎从图片中提取文字。
主函数：

该函数中，我们首先对验证码图像进行处理，然后通过 pytesseract 进行识别，并打印出识别到的验证码文字。
运行
将验证码图片命名为 captcha.png 放在同一目录下。
运行代码：
bash

python captcha_recognition.py
输出类似于：
bash

识别的验证码是: 4B7H
优化与改进
增强去噪和处理：

可以尝试更复杂的去噪方法，例如高斯模糊（ImageFilter.GaussianBlur()）或边缘检测（ImageFilter.FIND_EDGES）。
旋转和倾斜校正：

如果验证码图像有倾斜，可以使用图像处理算法自动旋转和校正，例如通过霍夫变换检测和调整倾斜角度。
字符分割：

如果验证码中的字符之间间隔较大，可以通过字符分割算法进一步分开并单独识别每个字符。