验证码（CAPTCHA, Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart）是一种区分用户是人类还是计算机程序的技术。常见的验证码类型包括：
Tesseract 是一个由 Google 维护的开源 OCR 引擎，支持多种语言和字符识别。它可以通过 Python 的 pytesseract 库调用，轻松实现文字识别功能。
在开始编码之前，需要完成以下环境的配置。
sudo apt update sudo apt install tesseract-ocr sudo apt install libtesseract-dev
通过 Homebrew 安装：
brew install tesseract
从 Tesseract 官方 GitHub 下载 Windows 安装包，并配置环境变量。
安装 pytesseract 和图像处理相关库：
pip install pytesseract pillow opencv-python
我们将使用 Pillow 和 OpenCV 库来加载和显示验证码图片。
from PIL import Image
import cv2
# 加载验证码图片
image_path = "captcha.png"
image = cv2.imread(image_path)
# 使用 OpenCV 显示图片
cv2.imshow("Captcha", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()为了提高识别率，我们需要对验证码图片进行预处理，包括灰度化、二值化和噪声去除。
灰度化将彩色 图片转换为黑白图片，简化处理。
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow("Gray Image", gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()二值化通过阈值将图片转换为黑白两色，突出文字部分。
_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow("Binary Image", binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()使用形态学操作（如开运算）去除图片中的干扰点。
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
denoised = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
cv2.imshow("Denoised Image", denoised)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()使用 pytesseract 调用 Tesseract 识别处理后的验证码图片。
import pytesseract
from PIL import Image
# 将处理后的图片保存为临时文件
cv2.imwrite("processed_captcha.png", denoised)
# 使用 pytesseract 识别
text = pytesseract.image_to_string("processed_captcha.png", config="--psm 6")
print(f"识别结果: {text}")通过修改 Tesseract 的 --psm 参数，可以改变文字布局分析模式，例如：
--psm 6：假设为一个块的文字。--psm 7：将图像作为一行文字处理。如果验证码的字符范围已知，可以设置白名单，提高识别准确率。
custom_config = r'--oem 3 --psm 6 -c tessedit_char_whitelist=0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
text = pytesseract.image_to_string("processed_captcha.png", config=custom_config)
print(f"识别结果: {text}")如果验证码的字符样式特殊，可以通过 Tesseract 的训练工具定制模型，以提升识别率。
以下是整合图像预处理和验证码识别的完整代码：
import cv2
import pytesseract
# 加载图片
image_path = "captcha.png"
image = cv2.imread(image_path)
# 转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化处理
_, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 去除噪声
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
denoised = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
# 保存预处理后的图片
cv2.imwrite("processed_captcha.png", denoised)
# 使用 pytesseract 进行文字识别
custom_config = r'--oem 3 --psm 6 -c tessedit_char_whitelist=0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
text = pytesseract.image_to_string("processed_captcha.png", config=custom_config)
# 输出识别结果
print(f"识别结果: {text}")
# 显示处理后的图片
cv2.imshow("Processed Image", denoised)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()通过本文的介绍，我们学习了如何使用 Python 和 Tesseract 实现验证码识别，并通过图像预处理和参数优化提高识别率。在实际项目中，结合深度学习模型可以进一步提升复杂验证码的识别效果。
以上就是使用Python和Tesseract实现验证码识别功能的详细内容，更多关于Python Tesseract验证码识别的资料请关注本站其它相关文章！