Python - PIL-pytesseract-tesseract验证码识别

2023-12-29 04:58

本文主要是介绍Python - PIL-pytesseract-tesseract验证码识别,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

N天前实现了简单的验证识别,这玩意以前都觉得是高大上的东西,一直没有去研究,这次花了点时间研究了一下,当然只是一些基础的东西,高深的我也不会,分享一下给大家吧。

关于python验证码识别库,网上主要介绍的为pytesser及pytesseract,其实pytesser的安装有一点点麻烦,所以这里我不考虑,直接使用后一种库。

要安装pytesseract库,必须先安装其依赖的PIL及tesseract-ocr,其中PIL为图像处理库,而后面的tesseract-ocr则为google的ocr识别引擎。

一、安装PIL

PIL : Pillow-3.3.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl 或 Pillow-4.2.1.win-amd64-py2.7.exe

下载地址:https://pypi.python.org/pypi/Pillow/4.2.1

然后执行安装命令:

pip install Pillow-4.2.1-cp27-cp27m-win_amd64.whl

或是点击exe进行安装,一路下一步

二、安装Tesseract

介绍见链接

http://blog.csdn.net/wanghui2008123/article/details/37694307

下载安装文件地址:http://jaist.dl.sourceforge.net/project/tesseract-ocr-alt/tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe

安装过程如下(这是一个缓慢且会报错的过程):

 

三 、安装pytesseract

执行命令:

pip install pytesseract

 

 

根据经验,安装成功后要重启计算机,要不然执行如下代码会报错。

 

new.jpg

这篇关于Python - PIL-pytesseract-tesseract验证码识别的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/548386

相关文章

python: 多模块(.py)中全局变量的导入

文章目录 global关键字可变类型和不可变类型数据的内存地址单模块(单个py文件)的全局变量示例总结 多模块(多个py文件)的全局变量from x import x导入全局变量示例 import x导入全局变量示例 总结 global关键字 global 的作用范围是模块(.py)级别: 当你在一个模块(文件)中使用 global 声明变量时,这个变量只在该模块的全局命名空

阿里开源语音识别SenseVoiceWindows环境部署

SenseVoice介绍 SenseVoice 专注于高精度多语言语音识别、情感辨识和音频事件检测多语言识别: 采用超过 40 万小时数据训练,支持超过 50 种语言,识别效果上优于 Whisper 模型。富文本识别:具备优秀的情感识别,能够在测试数据上达到和超过目前最佳情感识别模型的效果。支持声音事件检测能力,支持音乐、掌声、笑声、哭声、咳嗽、喷嚏等多种常见人机交互事件进行检测。高效推

【Python编程】Linux创建虚拟环境并配置与notebook相连接

1.创建 使用 venv 创建虚拟环境。例如,在当前目录下创建一个名为 myenv 的虚拟环境: python3 -m venv myenv 2.激活 激活虚拟环境使其成为当前终端会话的活动环境。运行: source myenv/bin/activate 3.与notebook连接 在虚拟环境中,使用 pip 安装 Jupyter 和 ipykernel: pip instal

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络(1)sklearn

系列文章目录 监督学习:参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归(SAheart.csv) 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学

nudepy,一个有趣的 Python 库!

更多资料获取 📚 个人网站:ipengtao.com 大家好,今天为大家分享一个有趣的 Python 库 - nudepy。 Github地址:https://github.com/hhatto/nude.py 在图像处理和计算机视觉应用中,检测图像中的不适当内容(例如裸露图像)是一个重要的任务。nudepy 是一个基于 Python 的库,专门用于检测图像中的不适当内容。该

pip-tools:打造可重复、可控的 Python 开发环境,解决依赖关系,让代码更稳定

在 Python 开发中,管理依赖关系是一项繁琐且容易出错的任务。手动更新依赖版本、处理冲突、确保一致性等等,都可能让开发者感到头疼。而 pip-tools 为开发者提供了一套稳定可靠的解决方案。 什么是 pip-tools? pip-tools 是一组命令行工具,旨在简化 Python 依赖关系的管理,确保项目环境的稳定性和可重复性。它主要包含两个核心工具:pip-compile 和 pip

HTML提交表单给python

python 代码 from flask import Flask, request, render_template, redirect, url_forapp = Flask(__name__)@app.route('/')def form():# 渲染表单页面return render_template('./index.html')@app.route('/submit_form',

Spring 验证码(kaptcha)

首先引入需要的jar包: <dependency><groupId>com.github.axet</groupId><artifactId>kaptcha</artifactId><version>0.0.9</version></dependency> 配置验证码相关设置: <bean id="captchaProducer" class="com.

Python QT实现A-star寻路算法

目录 1、界面使用方法 2、注意事项 3、补充说明 用Qt5搭建一个图形化测试寻路算法的测试环境。 1、界面使用方法 设定起点: 鼠标左键双击,设定红色的起点。左键双击设定起点,用红色标记。 设定终点: 鼠标右键双击,设定蓝色的终点。右键双击设定终点,用蓝色标记。 设置障碍点: 鼠标左键或者右键按着不放,拖动可以设置黑色的障碍点。按住左键或右键并拖动,设置一系列黑色障碍点