这篇教程python简单验证码识别的实现过程写得很实用，希望能帮到您。
1. 环境准备
1.1 安装pillow 和 pytesseractpython模块库需要 pillow 和 pytesseract 这两个库，直接pip install 安装就好了。 pip install pillowpip install pytesseract
1.2 安装Tesseract-OCR.exe下载地址：ocr下载地址 建议下载最新稳定版本： tesseract-ocr-w64-setup-v5.0.0.20190623.exe。 安装过程很简单，直接点击下一步就完事了，其间可以默认安装路径，也可以自定义安装路径，装好之后，把它的安装路径添加到环境变量中即可，如我的这样： 我的安装位置： 
环境变量就这样加： 
1.3 更改pytesseract.py的ocr路径我们pip install pytesseract 之后，在python解释器安装位置包里可以找到pytesseract.py文件如下： 
打开之后，更改： 
至此，环境准备工作算是大功告成了。
2. 测试识别效果ocr一直默认安装，起始就可以支持数字和英文字母识别的，接下来 我们准备一张验证码图片： 
将图片，命名为captcha.png，放到程序同一目录下 import pytesseractfrom PIL import Imageimage = Image.open("captcha.png")print(pytesseract.image_to_string(image))效果： 
我们再尝试一下中文识别。 在进行识别之前我们要先下载好中文拓展语言包，
语言包地址 下载需要的的语言包，如下图，红框内为中文简体语言包： 
下载后将该包直接放在ocr程序安装目录的tessdata文件夹里面即可。 
找一张图片测试一下： 
import pytesseractfrom PIL import Imageimage = Image.open("00.jpg")print(pytesseract.image_to_string(image,lang='chi_sim'))效果： 
有时候文本识别率并不高，建议图像识别前，先对图像进行灰度化和 二值化 代码示例： import pytesseractfrom PIL import Imagefile = r"00.jpg"# 先对图像进行灰度化和 二值化image = Image.open(file)Img = image.convert('L') # 灰度化#自定义灰度界限，这里可以大于这个值为黑色，小于这个值为白色。threshold可根据实际情况进行调整(最大可为255)。threshold = 180table = []for i in range(256): if i < threshold: table.append(0) else: table.append(1)photo = Img.point(table, '1') #图片二值化#保存处理好的图片photo.save('01.jpg')image = Image.open('01.jpg')# 解析图片，lang='chi_sim'表示识别简体中文，默认为English# 如果是只识别数字，可再加上参数config='--psm 6 --oem 3 -c tessedit_char_whitelist=0123456789'content = pytesseract.image_to_string(image, lang='chi_sim')print(content)
3. 实战案例–实现古诗文网验证码自动识别登录import pytesseractfrom PIL import Imagefrom selenium import webdriverdef save_captcha(path): driver = webdriver.Chrome() # 创建浏览器对象 driver.maximize_window() driver.implicitly_wait(10) driver.get(url=url) image = driver.find_element_by_id('imgCode') image.screenshot(path) return driverdef recognize_captcha(captcha_path): captcha = Image.open(captcha_path) # 打开图片 grap = captcha.convert('L') # 对图片进行灰度化处理 data = grap.load() # 将图片对象加载成数据 w, h = captcha.size # 获取图片的大小(宽度,高度) # 图片二值化处理 for x in range(w): for y in range(h): if data[x, y] < 140: data[x, y] = 0 else: data[x, y] = 255 code = pytesseract.image_to_string(grap) # 对图片进行识别 return codedef login(driver, code): flag = True email = '1242931802@qq.com' # 注册的古诗文网账号和密码 password = 'xxxx' try: driver.find_element_by_id('email').send_keys(email) driver.find_element_by_id('pwd').send_keys(password) driver.find_element_by_id('code').send_keys(code) driver.implicitly_wait(10) driver.find_element_by_id('denglu').click() except Exception as ex: flag = False return flagif __name__ == '__main__': url = 'https://so.gushiwen.org/user/login.aspx?from=http://so.gushiwen.org/user/collect.aspx' captcha_path = './captcha.png' count = 1 driver = save_captcha(captcha_path) # 获取驱动 code = recognize_captcha(captcha_path) # 获取验证码 print('识别验证码为:', code) if login(driver, code): driver.quit()效果如下（有时候第一次可能识别失败，可以写个循环逻辑让它多识别几次，一般程序运行1-3次基本会识别成功）： 
总结到此这篇关于python实现简单验证码识别的文章就介绍到这了,更多相关python验证码识别内容请搜索51zixue.net以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持51zixue.net！
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