• <legend id='E1MlV'><style id='E1MlV'><dir id='E1MlV'><q id='E1MlV'></q></dir></style></legend>

    • <bdo id='E1MlV'></bdo><ul id='E1MlV'></ul>

  • <tfoot id='E1MlV'></tfoot>
    <i id='E1MlV'><tr id='E1MlV'><dt id='E1MlV'><q id='E1MlV'><span id='E1MlV'><b id='E1MlV'><form id='E1MlV'><ins id='E1MlV'></ins><ul id='E1MlV'></ul><sub id='E1MlV'></sub></form><legend id='E1MlV'></legend><bdo id='E1MlV'><pre id='E1MlV'><center id='E1MlV'></center></pre></bdo></b><th id='E1MlV'></th></span></q></dt></tr></i><div id='E1MlV'><tfoot id='E1MlV'></tfoot><dl id='E1MlV'><fieldset id='E1MlV'></fieldset></dl></div>

      <small id='E1MlV'></small><noframes id='E1MlV'>

        opencv+tesseract实现验证码识别的示例

        时间:2023-12-18

          <small id='QQH0Q'></small><noframes id='QQH0Q'>

          <tfoot id='QQH0Q'></tfoot>
            <i id='QQH0Q'><tr id='QQH0Q'><dt id='QQH0Q'><q id='QQH0Q'><span id='QQH0Q'><b id='QQH0Q'><form id='QQH0Q'><ins id='QQH0Q'></ins><ul id='QQH0Q'></ul><sub id='QQH0Q'></sub></form><legend id='QQH0Q'></legend><bdo id='QQH0Q'><pre id='QQH0Q'><center id='QQH0Q'></center></pre></bdo></b><th id='QQH0Q'></th></span></q></dt></tr></i><div id='QQH0Q'><tfoot id='QQH0Q'></tfoot><dl id='QQH0Q'><fieldset id='QQH0Q'></fieldset></dl></div>

                <tbody id='QQH0Q'></tbody>
            • <legend id='QQH0Q'><style id='QQH0Q'><dir id='QQH0Q'><q id='QQH0Q'></q></dir></style></legend>
                • <bdo id='QQH0Q'></bdo><ul id='QQH0Q'></ul>

                  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。

                  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。

                  上一篇:如何基于OpenCV&Python实现霍夫变换圆形检测 下一篇:opencv实现静态手势识别 opencv实现剪刀石头布游戏

                  相关文章

                  <small id='rSIZQ'></small><noframes id='rSIZQ'>

                  • <bdo id='rSIZQ'></bdo><ul id='rSIZQ'></ul>
                  <tfoot id='rSIZQ'></tfoot>
                  <i id='rSIZQ'><tr id='rSIZQ'><dt id='rSIZQ'><q id='rSIZQ'><span id='rSIZQ'><b id='rSIZQ'><form id='rSIZQ'><ins id='rSIZQ'></ins><ul id='rSIZQ'></ul><sub id='rSIZQ'></sub></form><legend id='rSIZQ'></legend><bdo id='rSIZQ'><pre id='rSIZQ'><center id='rSIZQ'></center></pre></bdo></b><th id='rSIZQ'></th></span></q></dt></tr></i><div id='rSIZQ'><tfoot id='rSIZQ'></tfoot><dl id='rSIZQ'><fieldset id='rSIZQ'></fieldset></dl></div>
                  <legend id='rSIZQ'><style id='rSIZQ'><dir id='rSIZQ'><q id='rSIZQ'></q></dir></style></legend>