由于公司需要,最近开始学习验证码的识别 我选用的是tesseract-ocr进行识别,据说以前是惠普公司开发的排名前三的,现在开源了.到目前为止已经出到3.0.2了 当然了,前期我们还是需要对验证码进行一些操作,让他对机器更友好,这样才能提高识别率. 步骤基本上是这样的 第一步对验证码进行灰度图以及二值化 需要用到pil库可以pip下载 代码如下 def binarization(image): #转成灰度图 imgry = image.convert('L') #二值化,阈值可以根据情况修改

1.背景 前文已经简要介绍tesseract ocr引擎的安装及基本使用,其中提到使用-l eng参数来限定语言库,可以提高识别准确率及识别效率. 本文将针对某个网站的验证码进行样本训练,形成自己的语言库,来提高验证码识别率. 2.准备工具 tesseract样本训练有一个官方流程说明,https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract#run-tesseract-for-training,不过都是英文的,个人认为这

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

转载:@小五义http://www.cnblogs.com/xiaowuyi 用python加“验证码”为关键词在baidu里搜一下,可以找到很多关于验证码识别的文章.我大体看了一下,主要方法有几类:一类是通过对图片进行处理,然后利用字库特征匹配的方法,一类是图片处理后建立字符对应字典,还有一类是直接利用ocr模块进行识别.不管是用什么方法,都需要首先对图片进行处理,于是试着对下面的验证码进行分析.        一.图片处理 这个验证码中主要的影响因素是中间的曲线,首先考虑去掉图片中的曲线.考

Tesseract 简介 Tesseract(/'tesərækt/) 这个词的意思是"超立方体",指的是几何学里的四维标准方体,又称"正八胞体".不过这里要讲的,是一款以其命名的开源 OCR(Optical Character Recognition, 光学字符识别) 软件. 所谓 OCR 是图像识别领域中的一个子领域,该领域专注于对图片中的文字信息进行识别并转换成能被常规文本编辑器编辑的文本. 在 1995 年 Tesseract 曾是世界前三的 OCR 引擎,

本文是对tesseract-ocr 使用的进一步技术升级说明,使用默认的识别库识别率比较低怎么办? 不用着急,tesseract-ocr本身的工具中提供了使用你提供的素材进行人工修正以提高识别率的方法.下面我们就来看一下. 参考: http://my.oschina.net/lixinspace/blog/60124 1    下载并安装3.02版本的tesseract 2     如果你的训练素材是很多张非tiff格式的图片,首先要做的事情就是将这么图片合并(个人觉得素材越多,基本每个字母和数

0.目录 1.参考2.没事画个流程图3.完整代码4.改进方向 1.参考 https://en.wikipedia.org/wiki/Cosine_similarity https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BD%99%E5%BC%A6%E7%9B%B8%E4%BC%BC%E6%80%A7 Cosine similarityGiven two vectors of attributes, A and B, the cosine similarity, cos(θ),

总结:  pytesseract 识别比较标准的图片  识别成功率   还是不错的. 验证码的图片识别 需要先处理好   再用pytesseract 识别 from PIL import Image  # 图片处理import pytesseract  #  识别 im = Image.open('/home/yuexinpeng/profit.jpg')out = imaa = pytesseract.image_to_string(out)print(aa) # 滤波处理 去掉背景色thre

1.Python 3.6 安装包 1.要加环境变量 2.pip安装PIL库 3.pip安装pytesseract模块 2.tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe   ---光学识别软件    D:\Tesseract-OCR\tessdata  要加入环境变量. 3.jTessBoxEditor-2.2.0.zip  训练字库   ---依赖java环境 a del /a /f /q  "C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\te

在学习python通过接口自动登录网站时,用户名密码.cookies.headers都好解决但是在碰到验证码这个时就有点棘手了:于是通过网上看贴,看官网完成了对简单验证码的识别,如果是复杂的请看大神的贴这里解决不了: 以上两张为网站的上比较简单的验证码,没有加复杂的干扰线也没有对字体进行弯曲: 识别的代码用到的python模块有pytesseract,PIL;pytesseract在win下需要tesseract-ORC支持,这个需要上网下载安装,并在win的系统环境变量下配置安装路径,运行te

Python之pytesseract 识别验证码 1.验证码来一个 2.适合什么样的验证码呢? 只能识别简单.静态.无重叠.只有数字字母的验证码 3.实际应用:模拟人工登录.页面内容识别.爬虫抓取信息 步骤一: 下载工具Tesseract-OCR,下载地址https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/,下载成功后,傻瓜式安装在英文路径下 安装后或出现一个目录:D:\syspath\tesseract\Tesseract-OCR,将安装路径配置环境变量 步骤

以下代码,如有不懂加群讨论# *-* coding:utf-8 *-* #import jsonimport requestsimport pytesseractimport timeimport datetimefrom PIL import Imagefrom bs4 import BeautifulSoupimport urllib3import randomimport os def binarizing(img, threshold): # input: gray image, get

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np from PIL import Image import pytesseract #pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C:/Program Files (x86)/Tesseract-ORC/tesseract' def recognize_text( img ): gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR

说明:此验证方法很弱,几乎无法识别出正确的验证码  

一,OCR OCR,即Optical Character Recognition,光学字符识别,通过扫描字符,分析形状,然后将其翻译成电子文本的过程.tesserocr是Python的一个OCR识别库,但其实是对tesseract做的一层封装.安装tesserocr之前需要先按照tesseract. 二,准备工具 安装库tesserocr,windows下安装前需要下载安装tesseract, tesseract下载地址:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tess

一.官方文档 https://pypi.org/project/muggle-ocr/ 二模块安装 pip install muggle-ocr # 因模块过新,阿里/清华等第三方源可能尚未更新镜像,因此手动指定使用境外源,为了提高依赖的安装速度,可预先自行安装依赖:tensorflow/numpy/opencv-python/pillow/pyyaml 三.使用代码 # 导入包 import muggle_ocr # 初始化:model_type 包含了 ModelType.OCR/Model

关于利用python进行验证码识别的一些想法 用python加“验证码”为关键词在baidu里搜一下,可以找到很多关于验证码识别的文章.我大体看了一下,主要方法有几类:一类是通过对图片进行处 理,然后利用字库特征匹配的方法,一类是图片处理后建立字符对应字典,还有一类是直接利用ocr模块进行识别.不管是用什么方法,都需要首先对图片进行处 理,于是试着对下面的验证码进行分析.        一.图片处理 这个验证码中主要的影响因素是中间的曲线,首先考虑去掉图片中的曲线.考虑了两种算法:       

java文字识别程序的关键是寻找一个可以调用的OCR引擎.tesseract-ocr就是一个这样的OCR引擎,在1985年到1995年由HP实验室开发,现在在Google.tesseract-ocr 3.0发布,支持中文.不过tesseract-ocr 3.0不是图形化界面的客户端,别人写的FreeOCR图形化客户端还不支持导入新的 3.0 traineddata.但这标志着,现在有自由的中文OCR软件了. java中使用tesseract-ocr3.01的步骤如下: 1.下载安装tessera

i春秋作家:hlpureboy python+机器学习+验证码识别+源码 简单介绍 最近在写某网站的自动注册,在注册的过程中遇到一些问题,如js的执行.验证码的识别等等,今天给大家如何用python通过机器学习的方式实现验证码的识别,这次以i春秋验证码为例进行识别,尽可能的用简单的方式给大家讲解. 使用技术 [x] python 2.7 32 位 所需的库 PIL sklearn numpy pandas matplotlib [x] 数字图像处理基础(中值滤波等) [x] 机器学习KNN算法

工作之余,对这个算法做了一些研究,并成功对验证码进行了识别,对普通验证码识别率在90%左右,识别速度相当快,已基于此做过一些自动查询.提交程序(例如投票.发帖等) ,还上过淘宝店,赚过一笔外快,现将相关算法实现与大家进行分享交流.所有识别算法,包括样本选取.模型训练均为本人参考网上算法思路用C#原创实现. 待续……