DDDDOCR（带带弟弟OCR）实例

你是否想要识别图片中的文字或某些网站的验证码，但又不知道如何使用代码来实现呢？如果是这样，那么你可能会对 ddddocr 这个 Python 库感兴趣。ddddocr 是一个专门用于识别验证码的库，它可以帮助你轻松地从图片或 PDF 中提取文字，无需复杂的设置或训练。本文将介绍如何使用 ddddocr 来识别验证码，并推荐一个不懂代码的人也可以使用的打码平台。

ddddocr 是由 sml2h3 开发的一个 Python 库，其由作者与 kerlomz 共同合作完成，通过大批量生成随机数据后进行深度网络训练，本身并非针对任何一家验证码厂商而制作，本库使用效果完全靠玄学，可能可以识别，可能不能识别。它的优点是简单易用，只需几行代码就可以实现验证码识别的功能。它的缺点是准确率不高，可能会出现误识别或无法识别的情况。

要使用 ddddocr 来识别验证码，你需要先安装它。你可以使用 pip 命令来安装 ddddocr，例如：

pip install ddddocr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装完成后，你就可以导入 ddddocr 模块，并创建一个 DdddOcr 类的实例，例如：

import ddddocr; ocr = ddddocr.DdddOcr()

然后，您需要打开要识别的图片或 PDF 文件，并将其转换为字节流，例如：

with open('code.png', 'rb') as f: img_bytes = f.read()

最后，你只需调用 DdddOcr 类的 classification 方法，传入图片或 PDF 的字节流，就可以返回识别出的文字，例如：

res = ocr.classification(img_bytes); print('识别出的验证码为：' + res)

以下是一个完整的使用示例：

import ddddocr
# 实例化
ocr = ddddocr.DdddOcr()
with open('code.png', 'rb') as f:
    img_bytes = f.read()
res = ocr.classification(img_bytes)
# 输出内容
print('识别出的验证码为：' + res)

如果你想了解更多关于 ddddocr 的信息，你可以访问它的 [GitHub 项目主页] 或 [PyPI 发布页面]。

如果你不懂代码或者不想自己写代码来识别验证码，那么你也可以使用一些在线的打码平台来实现这个功能。[suocr.com] 这种打码平台是一种提供验证码识别服务的网站，它可以让你上传图片或 PDF 文件，并返回识别出的文字。打码平台通常会收取一定的费用或积分来提供服务，它支持多种类型的验证码，包括数字、字母、汉字、算术、拼图等。它还提供了多种接口和工具来方便你使用，例如网页端、API 接口、Chrome 插件、Python 库等。