• tesserocr 使用


    tesserocr 使用:

    简单识别:

    import tesserocr 
    from PIL import Image
    
    image =  Image.open('code.jpg')
    result = tesserocr.image_to_text(image)
    print(result)
    

    多余线条干扰:

    处理步骤

    处理步骤:
    	1. 转灰度:
             Image对象的convert()方法参数传人L,即可将图片转化为灰度图像
                
        image  = image.convert('L')
        image.show()
        
        2. 图片进行二值化处理:
        
        image = image.convert('1')
        image.show()
        
    	采用的是默认阔值127。不能直接转化原因,要将原图先转为灰度图像,然后再指定二值化阔    
        
        
    
    image = image.convert('L')
    
    threshold = 80
    table = []
    for i in range(256):
        if i < threshold:
            table.append(0)
        else:
        	table.append(1)
    image = image.point(table,'1')
    image.show()
    
    -》 验证码中的线条已经去除,整个验证码变得黑向分明,重新识别验证码
    
    import tesserocr 
    from PIL import Image
    
    image =  Image.open('code.jpg')
    image = image.convert('L')
    
    threshold = 127
    table = []
    for i in range(256):
        if i < threshold:
            table.append(0)
        else:
        	table.append(1)
    image = image.point(table,'1')
    
    result = tesseroct.image_to_text(image)
    print(result)
    
    --> 针对一些有干扰的图片,做一些灰度和二值化处理,会提高图片识别的正确度
    

    项目地址:

    代码地址为:https://github.comPython3WebSpider/CracklmageCod
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/star-py-blog/p/13756827.html
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