• 隨機獲取了知網登錄界面的三個圖片驗證碼，測試 tesserocr 識別驗證碼的準確度

• 編寫代碼，先測試pic1

import tesserocr # 導入tesserocr模塊 from PIL import Image # 導入圖像處理模塊img = Image.open('pic1.png') code_result = tesserocr.image_to_text(img) print('識別結果：', code_result)

• pic1識別結果：PEHK.
  
• 由于驗證碼圖片中帶有很多干擾線條，導致識別結果不準確（后面多一個點).
• 接下來，進行圖片灰度測試看看能不能解決問題

import tesserocr # 導入tesserocr模塊 from PIL import Image # 導入圖像處理模塊img = Image.open('pic1.png') lim = img.convert('L') # 圖片灰度化 img.show() # 打印圖片 code_result = tesserocr.image_to_text(lim) print('識別結果：', code_result)

• 測試結果：PEHK. 還是有個點
  
• 繼續進行圖片二值化

import tesserocr # 導入tesserocr模塊 from PIL import Image # 導入圖像處理模塊 img = Image.open('pic1.png') width = img.size[0] lim = img.convert('L') # 圖片灰度化 # img.show() # 打印圖片threshold = 155 # 設置閾值 data = [] # 定義一個空列表，接收二值化數據 for i in range(0, 256):if i < threshold:data.append(0)else:data.append(1)bim = lim.point(data,'1') # 圖片二值化 bim.show() # 打印二值化后的圖片 code_result = tesserocr.image_to_text(bim) print('識別結果：', code_result)

• 二值化結果：成功識別到驗證碼 【PEHK】

• 經過測試，pic2 以及 pic3 在二值化后都可以識別出來，如果二值化后還無法精確識別，則需要調整二值化閾值（threshold = 155）。關于圖像二值化，參考

-遇到的【問題1】：tessdata路徑報錯

• 解決: tessdata的路徑出錯，找到tesseract安裝路徑，把tessdata文件夾復制一份到anaconda路徑下面，例如：C:\ProgramData\Anaconda3\tessdata

-遇到的【問題2】：安裝tesserocr模塊失敗

• 解決：參考我的另一篇博客（https://editor.csdn.net/md/?articleId=123265184）

總結

以上是生活随笔為你收集整理的使用tesserocr二值化识别知网登录验证码的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。