无论是是自动化登录还是爬虫，总绕不开验证码，这次就来谈谈python中光学识别验证码模块tesserocr和pytesseract。tesserocr和pytesseract是Python的一个OCR识别库，但其实是对tesseract做的一层Python API封装，pytesseract是Google的Tesseract-OCR引擎包装器；所以它们的核心是tesseract,因此在安装tesserocr之前，我们需要先安装tesseract。
下载安装
下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim...
下载完成后，双击安装，可以勾选Additional language data(download)选项来安装OCR识别支持的语言包，但下载语言包实在是慢，我们可以直接从/tesseract-... 下载zip的语言包压缩文件，解压后将tessdata-master中的文件复制到Tesseract的安装目录C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata目录下，最后我们配置下环境变量，我们将C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR添加到环境变量中。进入命令提示符，输入tesseract，显示下图结果，说明配置完成
查看安装了的语言包：tesseract --list-langs
显示我一共安装了167种语言包，里边包含英文或者其他字符。
测试
实验用的二维码
基本使用语法
tesseract image.png result（tesseract 图片名称 生成文件名称）
结果
由结果来看，识别出来了P、2和X，但是把C识别成了G，识别度还是比较高，接下来看在python中的使用
python引入tesseract
在python下使用pip命令即可完成下载安装pip install pytesseract
识别验证码脚本
import pytesseractfrom PIL import Imageim=Image.open('pin.png')print(pytesseract.image_to_string(im))
结果
这样识别的结果同样跟上文一样，个别字符识别的不是很准确
图像处理
现在网站上的二维码设计的通常很难复杂，如果直接识别的话很难识别出来，下面这段代码是进行灰度处理和二值化
import pytesseractfrom PIL import Imageim=Image.open('5.jpg')#进行置灰处理im=im.convert('L')#这个是二值化阈值threshold=150table=[]for i in range(256):if i<threshold:table.append(0)else:table.append(1)#通过表格转换成二进制图片，1的作用是白色，0就是黑色im=im.point(table,"1")im.show()print(pytesseract.image_to_string(im))
原图
置灰和二值化后
想要提高识别率只能下载训练好的语言包，如上述所说，或者用深度学习的方法训练机器原文地址：https://nolon.xyz/archives/77/
