python ddddocr识别图片

本文探讨了如何使用Python的dddddocr库进行图像文字识别,并分享了使用OpenCV进行二值化处理的方法。通过实例展示了如何解决实际问题,适合Python图像处理初学者参考。
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一、前言

前几天在Python黄金交流群【。】问了一个Python图像处理的问题,下图是截图:

640?wx_fmt=png&wx_sec=1

输出的结果是空白:

98bf7245012b4f7992d24b7273c300cb.png

 

二、实现过程

这里给了一个可行的代码,

import ddddocr
ocr = ddddocr.DdddOcr()
with open('1.png', 'rb') as f:img_bytes = f.read()
res = ocr.classification(img_bytes)
print(res)

识别的效果非常好!054a764f4cc1491499bf4555b5e2c2b3.png

 

后来【孤烟逐云】还给了一个思路,使用opencv进行二值化处理,应该都可以实现的!6942331e9b0243a1a0325050e2d50df2.png

 

三、总结

这篇文章主要盘点了一个Python图像处理的问题,文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

### 使用 Pythonddddocr 实现验证码识别 ddddocr 是一款用于快速实现验证码识别的工具,尤其适合处理简单的英文数字验证码。以下是其实现方法: #### 安装依赖 首先需要安装 `ddddocr` 库。可以通过 pip 工具完成安装: ```bash pip install ddddocr ``` #### 验证码识别代码示例 以下是一个完整的代码示例,展示如何使用 ddddocr 进行验证码识别[^1]。 ```python import ddddocr # 初始化 DdddOcr 对象 ocr = ddddocr.DdddOcr(show_ad=False) # 读取图片文件并转换为字节流 with open('captcha_image.png', 'rb') as f: img_bytes = f.read() # 调用 classification 方法进行验证码识别 result = ocr.classification(img_bytes) # 输出识别结果 print(f'识别的验证码是: {result}') ``` 上述代码中,`show_ad=False` 参数可以关闭广告提示信息[^2]。同时需要注意的是,图片路径应替换为实际验证码图片的位置。 #### 处理滑块验证码 对于滑块类型的验证码,ddddocr 提供了专门的方法支持。以下是一个滑块验证码识别的例子[^3]: ```python import ddddocr # 初始化 DdddOcr 对象 det = ddddocr.DdddOcr(detector=True, show_ad=False) # 读取背景图和缺口图 with open('background_img.png', 'rb') as fb: background_bytes = fb.read() with open('slider_img.png', 'rb') as fs: slider_bytes = fs.read() # 计算滑块偏移量 res = det.slide_match(background_bytes, slider_bytes) offset_x = res['target'][0] # 输出计算得到的滑块位置 print(f'滑块的水平偏移量为: {offset_x}px') ``` 此部分代码展示了如何利用 `slide_match` 方法匹配滑块在背景中的位置,并返回其坐标值。 --- ### 注意事项 - 如果遇到复杂的验证码(如加干扰线、扭曲文字),可能需要额外预处理图像或者尝试其他更高级的技术。 - 确保本地环境已正确配置 PIL 或 Pillow 图像处理库,因为某些情况下可能会涉及图像裁剪或调整大小的操作。
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