Python爬虫图形验证码的简单了解

本文介绍了如何使用Python的tesserocr库处理图形验证码。通过OCR技术识别验证码,并展示了使用tesserocr的file_to_text()方法可能存在的效果问题。在实际应用中,由于验证码可能有干扰线条,需要进行灰度化和二值化处理来提高识别率。通过调整阈值,可以改善识别效果,但并非所有情况都有效。当识别困难时,可以考虑手动输入或使用专门的图像识别服务。

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图形验证码处理

识别测试
利用OCR技术识别图形验证码,使用库tesserocr
知网图片链接
使用来自知网登录的验证图片测试
保存为code.jpg

#导入tesserocr库
import tesserocr
#PIL是图像处理库,Image可以对图像各种操作
from PIL import Image
#图片存放在项目根目录下,打开
image = Image.open('code.jpg')
#使用tesserocr的image_to_text()方法进行图像转文字操作
result = tesserocr.image_to_text(image)
#打印结果
print(result)

OCR,光学字符识别,扫描字符,通过形状翻译成文本的过程。
tesserocr是python的OCR识别库,需要提前安装tesseract

还有一种更简洁但是效果不那么好的方法:

import tesserocr
print(tesserocr.file_to_text('code.jpg'))

tesserocr的file_to_text()方法,这种方法直接将文件转化为文字,但是效果不好,识别结果为B’DOF

验证码处理
在这里插入图片描述
使用之前的代码进行测试

#导入tesserocr库
import tesserocr
#PIL是图像处理库,Image可以对图像各种操作
from PIL import
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