ocr识别验证码代码（ocr识别接口调用代码）

本篇文章给大家谈谈ocr识别验证码代码，以及ocr识别接口调用代码对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、OCR识别发票号码、代码，怎么办？
• 2、python如何识别验证码
• 3、Python有什么好的库可以识别验证码
• 4、验证码的识别
• 5、Tesseract-OCR训练识别验证码有什么高效的办法吗

OCR识别发票号码、代码，怎么办？

我们平时将纸质版的发票录入到电脑上时，是不是特别耗费时间？一般企业财务收到发票，都需要手动录入进行查询验真，而且一旦发票数量特别多的时候，工作量就明显上来了。遇到这个问题了，大家就不要惊慌，下面小编就教大家不用手动录入信息，直接传图识字，特别管用，快来看看吧！

借助工具：闪电OCR图片文字识别软件

方法步骤：

第一步、首先，在电脑上打开OCR图片识别软件，在左侧选择“票证识别”中的“增值税票据”。

第二步、然后点击添加或者直接将发票图片拖到软件中。

第三步、文件上传进来后，在右下角的设置中，选择需要识别的格式。

第四步、这里建议大家重新选择一个新的文件输出目录，方便及时查找到文件。

第五步、最后，直接点击“开始识别”就可以了。

第六步、识别完成后，点击“前往导出文件位置”可浏览文件。

第七步、以下就是识别好的内容啦，怎么样？

python如何识别验证码

我们首先识别最简单的一种验证码，即图形验证码。这种验证码最早出现，现在也很常见，一般由4位字母或者数字组成。例如，中国知网的注册页面有类似的验证码，页面如下所示：

表单中最后一项就是图形验证码，我们必须完全正确输入图中的字符才可以完成注册。

更多有关验证码的知识，可以参考这些文章：

Python3爬虫进阶：识别图形验证码

Python3爬虫进阶：识别极验滑动验证码

Python3爬虫进阶：识别点触点选验证码

Python3爬虫进阶：识别微博宫格验证码

·本节目标以知网的验证码为例，讲解利用OCR技术识别图形验证码的方法。

·准备工作识别图形验证码需要库tesserocr，以mac安装为例：在mac下，我们首先使用Homebrew安装ImageMagick和tesseract库：    brew install imagemagickbrew install tesseract 接下来再安装tesserocr即可：pip3 install tesserocr pillow这样我们就完成了            tesserocr的安装。

·获取验证码为了便于实验，我们先将验证码的图片保存到本地。打开开发者工具，找到验证码元素。验证码元素是一张图片，它的ser属    性是CheckCode.aspk。所以我们直接打开如下链接就可以看到一个验证码，右键保存即可，将其命名为code.jpg：

这样我们就得到一张验证码图片，以供测试识别使用。

相关推荐：《Python教程》

识别测试

接下来新建一个项目，将验证码图片放到项目根目录下，用tesserocr库识别该验证码，代码如下所示：

这里我们新建了一个Image对戏那个，调用了tesserocr的image_to_text( )方法。传入该Image对象即可完成识别，实现过程非常简单，结果如下：

我们可以看到，识别的结果和实际结果有偏差，这是因为验证码内的多余线条干扰了图片的识别。

另外，tesserocr还有一个更加简单的方法，这个方法可以直接将图片文件转为字符串，代码如下：

不过这种方法的识别效果不如上一种的好。

验证码处理

对于上面的图片，我们可以看到其实并没有完全识别正确，所以我们需要对图像作进一步的处理，如灰度转换、二值化等操作。

我们可以利用Image对象的convert( )方法参数传入L，即可将图片转化为灰度图像，代码如下：

传入1即可将图片进行二值化处理，如下所示：

我们还可以指定二值化的阈值。上面的方法采用的是默认阈值127。不过我们不能直接转化原图，要将原图先转化为灰度图像，然后再指定二值化阈值，代码如下：

在这里，变量threshold代表二值化阈值，阈值设置为160，之后我们来看看我们的结果：

我们可以看到现在的二维码就比较方便我们进行识别了；那么对于一些有干扰的图片，我们做一些灰度和二值化处理，这会提高图片识别的正确率。

Python有什么好的库可以识别验证码

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。

pytesseract安装

直接使用pip install pytesseract安装即可，或者使用easy_install pytesseract

Python验证码识别代码:

import pytesseract

from PIL import Image

image = Image.open('vcode.png')

vcode = pytesseract.image_to_string(image)

print (vcode)

验证码的识别

验证码是一种反爬虫的措施，目前的验证码主要有图像验证码、极验滑动验证码、点触验证码、微博宫格验证码等。根据不同类型的验证码，有以下识别的方法。

利用OCR字符识别技术来实现，需要安装tesserocr库进行识别。 因为验证码图片的背景有些多余的线条、颜色会干扰识别效果，因此可以在识别前对图片进行二值化处理或灰度处理

它通过拖动滑块来拼合图像进而实现验证。识别的主要思路： 利用selenium来模拟点击验证按钮，获取包含缺口的图片，将原图与其对比，识别出缺口位置，模拟拖动。模拟拖动时需要注意，不能匀速，因为人无法做到匀速拖动，因此会导致识别识别。比较好的办法就是，模拟加速和减速运动来进行拖动。前段先加速后段在减速。

这种验证码主要有两种，一种是点击图中所以符合要求的图片，二是按照顺序点击指定的文字。对于这种验证码，可以利用第三方平台来实现识别，比如超级鹰。具体思路 将验证码的图片传入到第三方平台上，然后根据第三方平台范围的坐标位置，进行依次点击。

这种验证码的宫格之间会有一条指示连线，指示了用户需要滑动的轨迹。如果要识别这种验证码，就需要识别箭头的指示方向，因此需要首先找到所有箭头的位置，然后计算像素点的变化规律。这个方法比较麻烦。对于这种验证码可以采用另一种思路： 模板匹配，即首先将所有可能出现的验证码图片收集下来，这样每个图片的滑动顺序已知，构成一个模板库。在每一次识别时，将原图与模板库中的图片进行匹配即可。

Tesseract-OCR训练识别验证码有什么高效的办法吗

1. 采集图片库（一般每个出现的字符出现20次左右识别效果比较好），根据图片特点进行初步处理（二值化/灰度化/滤波/降噪等处理），并保存为.tif格式（x.tif)；

2. 使用JTessBoxEditor ,将得到的.tif图片合并为一张图片（Tool—MergeTiff）；

3. 下载安装tesseract-ocr-setup-3.01-1.exe；

4. 安装后，运行命令行到.tif格式（x.tif)文件夹中，输入tesseract.exe x.tif x batch.nochop makebox;(PS:保存为 同名同文件夹下）

5. 使用JTessBoxEditor打开x.tif文件进行逐个校正；（PS:每次校正后都得保存）

6.校正后，命令行执行：

tesseract.exe x.tif x nobatch box.train;

unicharset_extractor.exe x.box;

7. 在目录下建立名为“font_properties”的文件，并输入内容：x 1 0 0 1 0；

8.命令行执行：

cntraining.exe x.tr;

mftraining.exe –F font_properties –U unicharset x.tr;

9. 将目录下生成的文件其中几个unicharset/inttemp/normproto/pffmtable文件加上训练名前缀“x.”;

10.命令行执行：

combine_tessdata x. 生成最终的校验学习数据x.traineddata文件；

ocr识别验证码代码的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于ocr识别接口调用代码、ocr识别验证码代码的信息别忘了在本站进行查找喔。