使用 Python 和 Tesseract 实现验证码识别

验证码识别是一个常见且实用的技术需求，尤其是在自动化测试和数据采集场景中。通过开源 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）工具 Tesseract，结合 Python 的强大生态，我们可以高效实现验证码识别任务。本篇博客将以详细步骤和代码示例，介绍如何使用 Python 和 Tesseract 实现验证码识别，包括原理解析、图像预处理、代码实现以及优化策略。

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一、验证码识别的背景与难点

1.1 什么是验证码？

验证码（CAPTCHA, Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart）是一种区分用户是人类还是计算机程序的技术。常见的验证码类型包括：

• 文本验证码：图片中包含扭曲或噪声干扰的字符。
• 图片验证码：用户需要选择特定内容的图片。
• 行为验证码：要求用户拖动滑块或完成特定任务。

1.2 验证码识别的应用场景

1. 自动化测试：绕过验证码验证，以便进行完整的自动化测试。
2. 数据采集：识别网页中的验证码，自动登录或提交表单。
3. 辅助功能：为视障用户提供验证码读取功能。

1.3 验证码识别的挑战

1. 图像噪