如何识别python图片验证码

要使用Python识别图片验证码，你可以遵循以下步骤：

安装必要的库

`pillow` 或 `PIL`：用于图像处理。

`pytesseract`：Tesseract OCR引擎的Python接口。

`opencv-python`：用于图像处理和分析。

图像预处理

将图像转换为灰度图像。

应用二值化处理，可以使用图像中像素点数量最多的像素作为阈值。

去除图像中的噪声，例如九宫格内黑点数量小于等于4的像素。

使用OCR引擎识别

利用`pytesseract`库调用Tesseract OCR引擎进行文字识别。

可以通过`pytesseract.image_to_string（image）`方法将图像转换为字符串。

后处理

去除识别结果中的特殊字符，只保留数字。

示例代码

 import pytesseract from PIL import Image import cv2 设置Tesseract OCR引擎的路径（如果未设置，请确保已安装Tesseract OCR） pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files （x86）\Tesseract-OCR\tesseract.exe' 打开图片 img = Image.open（'验证码图片路径.png'） 转换为灰度图像 gray_img = img.convert（'L'） 应用二值化处理 threshold = gray_img.point（lambda x: x > 128, '1'） 去除噪声 kernel = cv2.getStructuringElement（cv2.MORPH_RECT, （3, 3）） dilated = cv2.dilate（threshold, kernel, iterations=1） 使用OpenCV进行图像处理 _, binary_img = cv2.threshold（dilated, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU） 使用Tesseract OCR识别图像中的文字 text = pytesseract.image_to_string（binary_img） print（text） 

请确保将`验证码图片路径.png`替换为实际的图片路径，并根据需要调整图像处理参数。