opencv+tesseract实现验证码识别的示例

下面就来详细讲解“opencv+tesseract实现验证码识别的示例”的完整攻略。

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一、准备工作

首先，在开始实现之前，我们需要先完成一些准备工作，包括：

1. 安装OpenCV和Tesseract：这两个库是实现本文中验证码识别的核心，需要先安装；

2. 获取验证码：我们需要从某个网站上爬取用于识别的验证码图片，这里可以自行寻找需要的网站进行爬取；

3. 确定识别方式：针对不同类型的验证码，我们需要采用不同的识别方法。例如，对于字母数字组合的验证码，我们可以采用图像处理技术将其转换为二值图像，再基于Tesseract实现识别；而对于拼图验证码，我们可以采用类似于图像拼接的方式重新组合图片，再基于OpenCV进行识别。

二、基于OpenCV实现拼图验证码识别

下面，我们以拼图验证码的识别为例，介绍如何使用OpenCV实现验证码识别：

1. 图像处理

首先，我们需要将拼图验证码图片进行相应的预处理，以便后续识别。具体的处理方法包括：

1. 利用色彩阈值化将拼图区域与背景区域分离；

2. 针对每个拼图块，计算轮廓并提取出其边界；

3. 针对每个拼图块，计算其距离最近的固定位置，将其移动到固定位置上。

2. 拼接测试

完成拼图位置还原后需要将其对拼块拼接并检测识别结果是否准确

3. 优化并识别

针对拼接结果不准确的情况进行拼接细节优化并基于OpenCV进行识别

三、基于Tesseract实现字母数字组合验证码识别

接下来，我们以字母数字组合验证码的识别为例，介绍如何使用Tesseract实现验证码识别：

1. 图像处理

首先，我们需要将验证码图片进行二值化处理，以便Tesseract可以识别。具体的处理方法包括：

1. 将图片转换为灰度图；

2. 采用自适应阈值二值化方法将图片进行二值化。

2. 识别

利用Tesseract进行识别即可，具体实现如下：

import pytesseract
from PIL import Image

image = Image.open('captcha.png')
result = pytesseract.image_to_string(image)
print(result)

最后，通过上述步骤，我们就实现了OpenCV和Tesseract两个库的结合，进行验证码识别的示例。