在程序中，有时需要对字母数字等验证码进行识别，而tesserocr是一个很好用的OCR库。这篇文章将详细讲解如何使用tesserocr识别字母数字验证码。

Python3使用tesserocr识别字母数字验证码的实现攻略

在程序中，有时需要对字母数字等验证码进行识别，而tesserocr是一个很好用的OCR库。这篇文章将详细讲解如何使用tesserocr识别字母数字验证码。

1. 依赖库安装

为了使用tesserocr，需要安装它的依赖库leptonica和tesseract。下面介绍在Ubuntu 18.04下的安装方式。

首先更新apt-get:

sudo apt-get update

然后安装leptonica和tesseract:

sudo apt-get install libleptonica-dev libtesseract-dev tesseract-ocr tesseract-ocr-eng

安装完毕后，可以使用pip安装tesserocr:

pip install tesserocr

2. 程序实现

下面是使用tesserocr进行验证码识别的Python3代码示例：

import tesserocr
from PIL import Image

def recognize_captcha(image_path):
    image = Image.open(image_path)
    captcha = tesserocr.image_to_text(image).strip()
    return captcha

以上代码中，recognize_captcha函数接收一个图片路径作为参数，读取图片并通过tesserocr进行识别，返回验证码的字符串结果。

下面给出另一个示例，如何应对图片上存在干扰线的情况：

import tesserocr
from PIL import Image, ImageFilter

def recognize_captcha(image_path):
    image = Image.open(image_path)
    image = image.convert('L')  # 转化为灰度图片
    image = image.filter(ImageFilter.MedianFilter()) # 中值滤波去除噪点
    captcha = tesserocr.image_to_text(image).strip()
    captcha = captcha.replace(' ', '') # 去除空格
    return captcha

3. 运行结果演示

下面演示一个实际运行的例子，假设有一个验证码图片文件captcha.png，用于演示tesserocr的识别效果：

captcha = recognize_captcha('captcha.png')
print(captcha)

输出结果：

DG7B

4. 总结

通过以上步骤和代码示例，我们可以看出，使用tesserocr对字母数字验证码进行识别很方便，同时如果出现干扰线等情况，可以通过中值滤波等方式进行处理，提高识别的准确率。