前言

以下方法適用于簡易的驗證碼識別，需要根據自身情況進行調整。

一、配置環境

安裝pytesseract庫
首先我們需要檢查是否已經安裝了pytesseract庫，經過檢查8.0以上版本的設計器，都是已內置了pytesseract庫的，所以可以不用再安裝。
想練練手也可以再重新安裝一遍。
安裝：cd 至Python\Scripts，運行命令pip3 install pytesseract
安裝失敗可參考：【 https://support.i-search.com.cn/article/1594016938814】

安裝Tesseract-OCR
我這里使用的是4.1版本(64位)：tesseractocrw64setupv41020190314.exe
另外提供32位的安裝包:tesseractocrw32setupv400beta120180414.exe
也可自行去官網下載所需版本：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/
記住使用對應位數的安裝包進行安裝，安裝時全部next即可。

找到pytesseract.py配置tesseract_cmd
（1）我使用的是8.0版本的設計器，pytesseract.py的路徑如圖，一般是在Python\Lib\site-packages\pytesseract下：

（2）打開pytesseract.py配置tesseract_cmd，配置路徑為第二步安裝的Tesseract-OCR下的tesseract.exe的路徑，默認路徑為C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe,根據自身安裝情況進行配置，記住路徑前加r，防止字符轉義。

二、對圖片進行處理

• 1.保存驗證碼圖片，對圖片進行二值化處理
  我們對驗證碼圖片進行截圖保存，注意截圖的位置需要自己進行調整，根據自身情況調整為最佳位置。
  

from PIL import Image #選擇需要處理的驗證碼截圖 img = Image.open('yzm.jpg') #模式L”為灰色圖像，它的每個像素用8個bit表示，0表示黑，255表示白，其他數字表示不同的灰度。 Img = img.convert('L') #自定義灰度界限，大于這個值為黑色，小于這個值為白色。threshold可根據實際情況進行調整。 threshold = 135 table = [] for i in range(256): if i < threshold: table.append(0) else:table.append(1) #圖片二值化 photo = Img.point(table,'1') #保存處理好的圖片 photo.save('yzm.jpg')

處理后的圖片如下：

三、識別驗證碼

import pytesseract from PIL import Image #路徑前加r防止轉義 path = r'C:\yzm.jpg' img = Image.open(path) yzm= pytesseract.image_to_string(img) print(yzm)

四、總結

我在第二值化處理之后發現處理后的圖片幾乎沒有噪點，所以我這里并沒有對圖片進行降噪，便可直接進行識別。
如果圖片噪點比較多是要對圖片進行降噪再識別，可以自己在網上搜索降噪的代碼。
大家要根據自身情況對圖片進行處理。

總結

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