python opencv pytesseract 验证码识别的实现
一、环境配置
需要pillow和pytesseract这两个库,pipinstall安装就好了。
installpillow-ihttp://pypi.douban.com/simple--trusted-hostpypi.douban.com pipinstallpytesseract-ihttp://pypi.douban.com/simple--trusted-hostpypi.douban.com
安装好Tesseract-OCR.exe
pytesseract库的配置:搜索找到pytesseract.py,打开该.py文件,找到tesseract_cmd,改变它的值为刚才安装tesseract.exe的路径。
二、验证码识别
识别验证码,需要先对图像进行预处理,去除会影响识别准确度的线条或噪点,提高识别准确度。
实例1
importcv2ascv importpytesseract fromPILimportImage defrecognize_text(image): #边缘保留滤波去噪 dst=cv.pyrMeanShiftFiltering(image,sp=10,sr=150) #灰度图像 gray=cv.cvtColor(dst,cv.COLOR_BGR2GRAY) #二值化 ret,binary=cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY_INV|cv.THRESH_OTSU) #形态学操作腐蚀膨胀 erode=cv.erode(binary,None,iterations=2) dilate=cv.dilate(erode,None,iterations=1) cv.imshow('dilate',dilate) #逻辑运算让背景为白色字体为黑便于识别 cv.bitwise_not(dilate,dilate) cv.imshow('binary-image',dilate) #识别 test_message=Image.fromarray(dilate) text=pytesseract.image_to_string(test_message) print(f'识别结果:{text}') src=cv.imread(r'./test/044.png') cv.imshow('inputimage',src) recognize_text(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()
运行效果如下:
识别结果:3n3D
Processfinishedwithexitcode0
实例2
importcv2ascv importpytesseract fromPILimportImage defrecognize_text(image): #边缘保留滤波去噪 blur=cv.pyrMeanShiftFiltering(image,sp=8,sr=60) cv.imshow('dst',blur) #灰度图像 gray=cv.cvtColor(blur,cv.COLOR_BGR2GRAY) #二值化 ret,binary=cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY_INV|cv.THRESH_OTSU) print(f'二值化自适应阈值:{ret}') cv.imshow('binary',binary) #形态学操作获取结构元素开操作 kernel=cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(3,2)) bin1=cv.morphologyEx(binary,cv.MORPH_OPEN,kernel) cv.imshow('bin1',bin1) kernel=cv.getStructuringElement(cv.MORPH_OPEN,(2,3)) bin2=cv.morphologyEx(bin1,cv.MORPH_OPEN,kernel) cv.imshow('bin2',bin2) #逻辑运算让背景为白色字体为黑便于识别 cv.bitwise_not(bin2,bin2) cv.imshow('binary-image',bin2) #识别 test_message=Image.fromarray(bin2) text=pytesseract.image_to_string(test_message) print(f'识别结果:{text}') src=cv.imread(r'./test/045.png') cv.imshow('inputimage',src) recognize_text(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()
运行效果如下:
二值化自适应阈值:181.0
识别结果:8A62N1Processfinishedwithexitcode0
实例3
importcv2ascv importpytesseract fromPILimportImage defrecognize_text(image): #边缘保留滤波去噪 blur=cv.pyrMeanShiftFiltering(image,sp=8,sr=60) cv.imshow('dst',blur) #灰度图像 gray=cv.cvtColor(blur,cv.COLOR_BGR2GRAY) #二值化设置阈值自适应阈值的话黄色的4会提取不出来 ret,binary=cv.threshold(gray,185,255,cv.THRESH_BINARY_INV) print(f'二值化设置的阈值:{ret}') cv.imshow('binary',binary) #逻辑运算让背景为白色字体为黑便于识别 cv.bitwise_not(binary,binary) cv.imshow('bg_image',binary) #识别 test_message=Image.fromarray(binary) text=pytesseract.image_to_string(test_message) print(f'识别结果:{text}') src=cv.imread(r'./test/045.jpg') cv.imshow('inputimage',src) recognize_text(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()
运行效果如下:
二值化设置的阈值:185.0
识别结果:7364Processfinishedwithexitcode0
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