如何利用Python做验证码识别？

一、如何利用Python做验证码识别？

首先进行二值化处理。由于图片中的噪点颜色比较浅，所以可以设定一个阈值直接过滤掉。这里我设置的阈值是150，像素大于150的赋值为1，小于的赋为0.

def set_table(a):table = []for i in range(256): if i < a:table.append(0) else:table.append(1) return tableimg = Image.open("D:/python/单个字体/A"+str(i)+".jpg")pix = img.load()#将图片进行灰度化处理img1 = img.convert('L')#阈值为150，参数为1，将图片进行二值化处理img2 = img1.point(set_table(150),'1') 1234567891011121314151617

处理后的图片如下。

阈值不同产生的不同效果：

接下来对图片进行分割。遍历图片中所有像素点，计算每一列像素为0的点的个数（jd）。对于相邻两列，若其中一列jd=0,而另一列jd!=0,则可以认为这一列是验证码中字符边界，由此对验证码进行分割。这样分割能达到比较好的效果，分割后得到的字符图片几乎能与模板完全相同。

(Width,Height) = img2.sizepix2 = img2.load()x0 = []y0 = []for x in range(1,Width):jd = 0# print xfor y in range(1,Height): # print yif pix2[x,y] == 0:jd+=1y0.append(jd) if jd > 0:x0.append(x)#分别对各个字符边界进行判断，这里只举出一个 for a in range(1,Width): if (y0[a] != 0)&(y0[a+1] != 0):sta1 = a+1break123456789101112131415161718192021

分割完成后，对于识别，目前有几种方法。可以遍历图片的每一个像素点，获取像素值，得到一个字符串，将该字符串与模板的字符串进行比较，计算汉明距离或者编辑距离（即两个字符串的差异度），可用Python-Levenshtein库来实现。

我采用的是比较特征向量来进行识别的。首先设定了4个竖直特征向量，分别计算第0、2、4、6列每一列像素值为0的点的个数，与模板进行比较，若小于阈值则认为该字符与模板相同。为了提高识别率，如果通过竖直特征向量未能识别成功，引入水平特征向量继续识别，原理与竖直特征向量相同。

另外，还可以通过局部特征进行识别。这对于加入了旋转干扰的验证码有很好效果。由于我写的脚本识别率已经达到了要求，所以并没有用到这个。

最后的结果是这样的：

最终在模板库只有25条的情况下，识别率在92%左右（总共测试了一万六千张验证码）。好吧，只能说验证码太简单。。

二、python图片文字识别？

Python有很多图片文字识别包，这里给大家推荐一个开源利器-EasyOCR

首先我们要知道OCR是什么？

有一款软件叫扫描全能王，想必一些小伙伴听过，这是一个OCR集成软件，可以将图像内容扫描成文字。

所以说，OCR作用是对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息。

OCR的全称叫作“Optical Character Recognition”，即光学字符识别。

这算是生活里最常见、最有用的AI应用技术之一。

细心观察便可发现，身边到处都是OCR的身影，文档扫描、车牌识别、证件识别、银行卡识别、票据识别等等。

OCR本质是图像识别，其包含两大关键技术：文本检测和文字识别。

先将图像中的特征的提取并检测目标区域，之后对目标区域的的字符进行分割和分类。

关于EasyOCR

Python中有一个不错的OCR库-EasyOCR，在GitHub已有9700star。它可以在python中调用，用来识别图像中的文字，并输出为文本。

https://github.com/JaidedAI/EasyOCR

EasyOCR支持超过80种语言的识别，包括英语、中文（简繁）、阿拉伯文、日文等，并且该库在不断更新中，未来会支持更多的语言。

安装EasyOCR

安装过程比较简单，使用pip或者conda安装。

pip install easyocr

如果用的PyPl源，安装起来可能会耽误些时间，建议大家用清华源安装，几十秒就能安装好。

使用EasyOCR需要会python，知道如何编写简单的脚本，并使用第三方库进行编程。

使用方法

EasyOCR的用法非常简单，分为三步:

• 1.创建识别对象；
• 2.读取并识别图像；
• 3.导出文本。

我们先来举个简单的例子。

找一张路标图片，保存到电脑：

接着撸代码：

# 导入easyocr
import easyocr
# 创建reader对象
reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en']) 
# 读取图像
result = reader.readtext('test.jpg')
# 结果
result

输出结果：

可以看到路标上的三个路名以及拼音都识别出来了！

识别的结果包含在元组里，元组由三部分组成：边框坐标、文本、识别概率。

关于语言：

这段代码有一段参数['ch_sim','en']，这是要识别的语言列表，因为路牌里有中文和英文，所以列表里添加了ch_sim（简体中文）、en（英文）。

可以一次传递多种语言，但并非所有语言都可以一起使用。英语与每种语言兼容，共享公共字符的语言通常相互兼容。

前文我们给出了EasyOCR支持的语言列表，并附有参数代号。

关于图像文件：

上面传入了相对路径'test.jpg'，还可以传递OpenCV图像对象（numpy数组）、图像字节文件、图像URL。

再读取一张文字较多的新闻稿图片：

# 导入easyocr
import easyocr
# 创建reader对象
reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en']) 
# 读取图像
result = reader.readtext('test1.jpg')
# 结果
result

识别文字的准确率还是很高的，接下来对文字部分进行抽取。

for i in result:
    word = i[1]
    print(word)

输出：

小结

该开源库是作者研究了几篇论文，复现出来的成果，真是一位实干家。

检测部分使用了CRAFT算法，识别模型为CRNN，它由3个主要组件组成：特征提取，序列标记（LSTM）和解码（CTC）。整个深度学习过程基于Pytorch实现。

作者一直在完善EasyOCR，后续计划一方面扩展支持更多的语言，争取覆盖全球80%~90%的人口；另一方面支持手写识别，并提高处理速度。

三、python安装什么库最复杂？

Python安装gdal库最复杂，因为gdal库包含很多依赖的其他库。

四、python中len的复杂使用？

初学__len__()的时候始终不明白为什么要定义__len__(),甚至觉得类中有没有__len__()都无所谓，有的时候len()仍然能正常执行。但是经过几次尝试终于明白有的时候为什么要定义__len__()。

首先__len__()的作用是返回容器中元素的个数，要想使len()函数成功执行，必须要在类中定义__len__()。而len()的执行指的是在命令窗口输入len(),而在程序中一般情况下即使不定义__len__()程序中的len()函数也能成功执行。

五、Python自定义图像识别算法，轻松应对复杂场景

背景

随着人工智能技术的不断发展，图像识别已经成为广泛应用的重要领域之一。而在图像识别中，Python作为一种功能强大且易学易用的编程语言，拥有广泛的应用场景和丰富的开源库，成为设计和实现自定义图像识别算法的首选。

自定义图像识别意味着什么？

自定义图像识别是指根据特定需求和场景，利用Python编程语言进行个性化的图像识别算法开发。它可以帮助我们在复杂的环境中准确识别出想要的目标，提高图像识别的准确率和效率。

Python在自定义图像识别中的应用

Python在图像识别领域有着丰富的应用经验，它可以帮助我们实现各种图像处理和识别任务：

1. 图像预处理：通过使用Python的图像处理库，如OpenCV和PIL，可以对图像进行裁剪、旋转、缩放等处理，以准备好用于识别的图像。
2. 特征提取：Python的机器学习库，如Scikit-learn和TensorFlow，可以帮助我们从图像中提取出有用的特征，用于后续的分类和识别。
3. 模型训练：利用Python的深度学习库，如Keras和PyTorch，我们可以使用已有的数据集进行模型训练，以达到更好的识别效果。
4. 模型评估：使用Python的评估指标库，如Scikit-learn和TensorFlow，我们可以对训练好的模型进行评估，了解其在不同场景下的性能。
5. 模型应用：通过使用Python的图像识别库，如OpenCV和Dlib，我们可以将训练好的模型应用到实际场景中，快速准确地识别出目标。

自定义图像识别的优势

相比于通用的图像识别算法，自定义图像识别具有以下优势：

• 针对性强：根据特定场景需求，可以针对性地设计和调整算法参数，以提高图像识别的准确率。
• 适应复杂环境：自定义图像识别算法可以在光线变化、遮挡、噪声等复杂环境下仍能保持较高的识别准确率。
• 可迭代优化：通过不断实验和优化算法，我们可以逐步提高自定义图像识别的性能，使其更符合应用需求。

结语

通过利用Python编程语言进行自定义图像识别算法的开发，我们可以轻松应对复杂的图像识别场景，提高识别准确率和效率。Python在图像处理、特征提取、模型训练和应用等方面都拥有丰富的应用工具和开源库，为我们提供了灵活多样的算法实现方式。

感谢您阅读本文，相信通过本文的介绍，您对Python自定义图像识别算法的应用和优势有了更深入的了解。希望这篇文章能帮助您在实际应用中更好地运用Python进行图像识别。

六、验证码识别 gpu

验证码识别技术在GPU加速的应用

在当今数字化社会中，验证码识别技术在各行各业中发挥着重要作用。随着计算能力的不断提升，使用GPU加速验证码识别已成为许多企业和研究机构关注的焦点。

验证码识别是指利用计算机程序自动识别验证码图像中的字符或数字，通常应用于网络安全、数据录入、人机交互等领域。传统的验证码识别方法往往需要耗费大量的计算资源，而利用GPU加速可以显著提高处理速度和效率。

GPU加速在验证码识别中的优势

GPU（Graphics Processing Unit）是一种专门用于处理图形和图像相关计算的处理器，具有高并行计算能力和大规模数据处理能力的特点。在验证码识别任务中，GPU加速具有以下优势：

• 并行计算：GPU具有成百上千个小处理核心，可以同时处理多个任务，适合验证码识别这种需要大量运算的场景。
• 高性能：GPU在处理图像相关计算时具有较高的性能表现，可以加快验证码识别的速度。
• 节省成本：相对于传统的CPU集群，利用GPU进行加速能够节省硬件投入成本，提高成本效益。
• 易于扩展：通过GPU加速，可以轻松实现对验证码识别系统的扩展，满足不同规模和需求的应用场景。

GPU加速在验证码识别技术中的应用

现今，许多验证码识别系统和研究项目都开始采用GPU加速技术，以提高识别准确率和处理速度。在实际应用中，GPU加速在验证码识别技术中发挥着重要作用，如：

• 深度学习模型加速：利用GPU加速可以加快深度学习模型在验证码识别中的训练速度，提高模型准确度。
• 图像处理加速：验证码识别涉及大量的图像处理和特征提取任务，GPU加速可以显著提升处理效率。
• 实时识别应用：部分场景下需要实时识别验证码，使用GPU加速可以满足快速响应的需求。

GPU加速验证码识别的发展趋势

随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，GPU加速验证码识别技术也在不断演进。未来，我们可以期待以下发展趋势：

• 深度学习算法优化：结合GPU加速优势，进一步优化深度学习算法，提升验证码识别的准确度和鲁棒性。
• 跨平台应用：GPU加速验证码识别技术将更多地走向跨平台应用，适配不同设备和系统环境。
• 自适应学习：通过GPU加速，实现验证码识别系统的自适应学习，不断优化模型和算法。

总的来说，GPU加速在验证码识别技术中具有重要意义，不仅提高了处理效率和准确度，也为验证码识别领域的进一步发展带来了新的机遇和挑战。

七、vscode如何识别Python语言？

要在Visual Studio Code（VS Code）中识别Python语言，您需要安装并配置Python相关的扩展。以下是一些步骤：

1. 安装Python：在您的计算机上安装Python解释器。您可以在Python官方网站（https://www.python.org/downloads/）上下载并安装最新版本的Python。

2. 安装VS Code：在您的计算机上安装Visual Studio Code。您可以在VS Code官方网站（https://code.visualstudio.com/）上下载并安装适用于您操作系统的版本。

3. 安装Python扩展：在VS Code中，点击左侧的“扩展”图标（或使用快捷键Ctrl + Shift + X）打开扩展面板。搜索并安装“Python”扩展，该扩展由Microsoft提供。

4. 配置Python解释器：在VS Code中，按下快捷键Ctrl + Shift + P（或者点击视图菜单中的“命令面板”选项），然后输入“Python: Select Interpreter”，选择您安装的Python解释器。

5. 创建Python文件：点击左侧的“资源管理器”图标（或使用快捷键Ctrl + Shift + E）打开资源管理器面板。右键点击您希望创建Python文件的文件夹，选择“新建文件”并将其命名为`.py`作为扩展名，例如`hello.py`。

6. 编写Python代码：在新创建的Python文件中，输入您的Python代码。

VS Code现在应该能够自动识别您的Python代码，并提供相应的语法高亮、代码补全、调试等功能。

请注意，这些步骤是基本过程，具体步骤可能因操作系统、VS Code版本或其他因素而有所不同。您可以在VS Code的官方文档或Python扩展的文档中找到更详细的信息和指导。

八、python人脸识别的优势？

Python人脸识别也是作为人们生活中所常见的处理之中，用Python做人脸识别的语言比较简单，并且他的功能强大，因此作为人脸识别的AI具，是一个非常好的语言基础。

九、python怎么识别图片文字？

要在Python中识别图片中的文字，可以使用以下步骤：

安装所需的库：使用Python中的Pillow库（也称为PIL）来处理图像。在命令行中运行以下命令安装Pillow库：

复制代码

pip install pillow

导入所需的库：在Python脚本中导入Pillow库：

python复制代码

import PIL

读取图像文件：使用Pillow库中的Image模块读取图像文件。例如，要读取名为“image.jpg”的图像文件，可以使用以下代码：

python复制代码

image = PIL.Image.open('image.jpg')

显示图像：将读取的图像转换为灰度图像以提高识别文字的准确性。可以使用以下代码：

python复制代码

image = image.convert('L')

使用OCR识别文字：使用Python中的tesseract库进行OCR识别。首先，需要将tesseract库添加到系统路径中。可以使用以下代码将tesseract库添加到系统路径中：

python复制代码

import os os.environ['TESSERACT_HOME'] = 'C:\\Program Files\\Tesseract-OCR\\tesseract.exe'

然后，可以使用以下代码来识别图像中的文字：

python复制代码

text = image.gettext() print(text)

这将输出图像中的文字。请注意，OCR识别的准确性可能会因图像质量和字体等因素而有所不同。

十、门禁人脸识别改造复杂吗？

门禁人脸识别改造不复杂。但是你必须提供你本人的有效身份证件儿。拍照你本人的人脸。通过物业管理部门把你的信息输入到系统内。系统识别以后，你的人脸识别就生效了。