[python]验证码识别库-DDDDOCR

      DDDDOCR 是一个开源的通用验证码识别 OCR(光学字符识别)工具库,由 GitHub 用户 sml2h3 开发。它主要用于识别各种类型的验证码图片,包括数字、字母、中文等。DDDDOCR 采用深度学习技术,通过大量随机生成的数据进行训练,具有较高的识别准确率。

安装和使用

可以通过 pip 命令安装 DDDDOCR:
```bash
pip3 install ddddocr
```


使用示例:


python3

import ddddocr
ocr = ddddocr.DdddOcr()
with open("example.jpg", "rb") as f:
    image = f.read()
result = ocr.classification(image)
print(result)


这段代码将读取一个图片文件并使用 DDDDOCR 进行验证码识别。

更多的基本用法

#### 初始化 OCR 对象

创建一个 `Ocr` 类的实例来准备进行 OCR 识别:

```python
from ddddocr import DdddOcr

ocr = DdddOcr()
```

#### 识别图片中的文本

将包含验证码的图片提供给 OCR 实例,以获取识别结果:

```python
with open('captcha_image.png', 'rb') as f:
    image_bytes = f.read()

result = ocr.classification(image_bytes)
print(f"Recognized text: {result}")
```

#### 处理滑块验证码

对于滑块验证码,`DDDDOCR` 提供了专门的方法来进行检测和计算滑块的位置:

```python
from ddddocr import DdddOcr

ocr = DdddOcr(show_ad=False)  # 禁用广告显示

with open('slider_captcha.png', 'rb') as f:
    image_bytes = f.read()

res = ocr.slide_match(target_image_bytes, background_image_bytes, simple_target=True)
print(f"Slider offset: {res['target'][0]}")
```

### 高级特性

- **自定义模型**:如果你有特定类型的验证码需要更高的识别准确率,可以训练自己的模型并使用 `DDDDOCR` 进行推理。
- **批量处理**:支持一次传入多个图片进行批量识别。
- **优化性能**:通过调整参数或使用 GPU 加速来提升识别速度。

### 示例:完整代码示例

以下是一个完整的例子,演示了如何使用 `DDDDOCR` 识别图片中的文本以及处理滑块验证码:

```python
from ddddocr import DdddOcr

def recognize_text_from_image(image_path):
    ocr = DdddOcr()
    
    with open(image_path, 'rb') as f:
        image_bytes = f.read()

    result = ocr.classification(image_bytes)
    print(f"Recognized text from {image_path}: {result}")

def handle_slider_captcha(target_image_path, background_image_path):
    ocr = DdddOcr(show_ad=False)

    with open(target_image_path, 'rb') as f:
        target_image_bytes = f.read()

    with open(background_image_path, 'rb') as f:
        background_image_bytes = f.read()

    res = ocr.slide_match(target_image_bytes, background_image_bytes, simple_target=True)
    print(f"Slider offset for {target_image_path}: {res['target'][0]}")

if __name__ == "__main__":
    # 识别普通验证码图片中的文本
    recognize_text_from_image('captcha_image.png')

    # 处理滑块验证码
    handle_slider_captcha('slider_target.png', 'slider_background.png')
```

总结

`DDDDOCR` 是一个强大且易于使用的 OCR 库,尤其擅长处理中文验证码识别任务。

### ddddocr用于滑块验证码识别的方法 ddddocr主要针对传统类型的验证码,如字符型验证码,在处理这类验证码时表现出较高的准确性[^2]。然而对于滑块验证码这种交互式的验证方式,ddddocr本身并不直接支持其识别功能。 为了实现滑块验证码的自动化识别与解决,通常需要结合计算机视觉技术以及模拟鼠标操作的技术共同完成。下面提供一种可能的方式: #### 利用OpenCV定位缺口位置并计算偏移量 ```python import cv2 import numpy as np def find_slider_offset(bg_img_path, slider_img_path): bg_gray = cv2.imread(bg_img_path, 0) slider_gray = cv2.imread(slider_img_path, 0) # 获取模板图片的宽度和高度 width, height = slider_gray.shape[::-1] result = cv2.matchTemplate(bg_gray, slider_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result) top_left = max_loc bottom_right = (top_left[0] + width, top_left[1] + height) offset_x = int((bottom_right[0]+top_left[0])/2 - 19) # 计算中心坐标作为移动距离 return offset_x ``` 此部分代码通过匹配背景图中的滑块区域来确定滑块应该被拖动的位置。需要注意的是实际应用中还需要考虑更多因素比如抗干扰能力等。 由于ddddocr专注于文字类验证码识别工作,因此上述方案并未涉及该的应用场景。如果确实希望引入ddddocr,则可以尝试将其应用于辅助判断某些特定模式下的图形特征提取等方面的工作;不过就目前而言,更推荐采用专门设计用来应对滑块挑战的工具或框架来进行开发。
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