python识别图片验证码，踩坑亲测

一.、环境

centos7.x

python3.x

开始用的python2.x，安装好后运行语法错误....

二、安装依赖包

1. 安装参考连接：https://blog.csdn.net/xavier_muse/article/details/104210452

2. 安装过程中报错解决：

问题1：No module named yum

解决：

（1） whereis python 查看系统安装python，如果是有多个版本时

（2）vim /usr/bin/yum，修改第一行 #!/usr/bin/python2.7

还是不行，根据实际情况百度

三、使用示例

上代码，main为入口函数，这个识别算是稍微准确的，也可以试着使用百度云，腾讯云等的文字识别，免费版的感觉不太好用，仅供参考

# -*- coding: utf-8 -*-
import json
import sys
import random
import time
import traceback
import requests
import pytesseractfrom datetime import datetime
from PIL import Image# 获取图片中像素点数量最多的像素
def get_threshold(image):pixel_dict = defaultdict(int)# 像素及该像素出现次数的字典rows, cols = image.sizefor i in range(rows):for j in range(cols):pixel = image.getpixel((i, j))pixel_dict[pixel] += 1count_max = max(pixel_dict.values())  # 获取像素出现出多的次数pixel_dict_reverse = {v: k for k, v in pixel_dict.items()}threshold = pixel_dict_reverse[count_max]  # 获取出现次数最多的像素点return threshold# 按照阈值进行二值化处理
# threshold: 像素阈值
def get_bin_table(threshold):# 获取灰度转二值的映射tabletable = []for i in range(256):rate = 0.1  # 在threshold的适当范围内进行处理if threshold * (1 - rate) <= i <= threshold * (1 + rate):table.append(1)else:table.append(0)return table# 去掉二值化处理后的图片中的噪声点
def cut_noise(image):rows, cols = image.size  # 图片的宽度和高度change_pos = []  # 记录噪声点位置# 遍历图片中的每个点，除掉边缘for i in range(1, rows - 1):for j in range(1, cols - 1):# pixel_set用来记录该店附近的黑色像素的数量pixel_set = []# 取该点的邻域为以该点为中心的九宫格for m in range(i - 1, i + 2):for n in range(j - 1, j + 2):if image.getpixel((m, n)) != 1:  # 1为白色,0位黑色pixel_set.append(image.getpixel((m, n)))# 如果该位置的九宫内的黑色数量小于等于4，则判断为噪声if len(pixel_set) <= 4:change_pos.append((i, j))# 对相应位置进行像素修改，将噪声处的像素置为1（白色）for pos in change_pos:image.putpixel(pos, 1)return image  # 返回修改后的图片# 识别图片中的数字加字母
# 传入参数为图片路径，返回结果为：识别结果
def OCR_lmj(img_path):image = Image.open(img_path)  # 打开图片文件imgry = image.convert('L')  # 转化为灰度图# 获取图片中的出现次数最多的像素，即为该图片的背景max_pixel = get_threshold(imgry)# 将图片进行二值化处理# 注意，是否使用二值化要看具体情况，有些图片二值化之后，可能关键信息会丢失，反而识别不出来table = get_bin_table(threshold=max_pixel)out = imgry.point(table, '1')# 去掉图片中的噪声（孤立点）out = cut_noise(out)# 保存图片# out.save('E://figures/img_gray.jpg')# 仅识别图片中的数字# text = pytesseract.image_to_string(out, config='digits')# 识别图片中的数字和字母text = pytesseract.image_to_string(out)# 去掉识别结果中的特殊字符exclude_char_list = ' .:\\|\'\"?![],()~@#$%^&*_+-={};<>/¥'text = ''.join([x for x in text if x not in exclude_char_list])# print(text)return textdef main(image_path):'''单张图片识别'''recognizition = OCR_lmj(image_path)return recognizition

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一.、环境

二、安装依赖包

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