一、環(huán)境配置
需要 pillow 和 pytesseract 這兩個庫，pip install 安裝就好了。
install pillow -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com pip install pytesseract -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
安裝好Tesseract-OCR.exe
pytesseract 庫的配置：搜索找到pytesseract.py，打開該.py文件，找到 tesseract_cmd，改變它的值為剛才安裝 tesseract.exe 的路徑。
二、驗證碼識別
識別驗證碼，需要先對圖像進行預(yù)處理，去除會影響識別準確度的線條或噪點，提高識別準確度。
實例1
import cv2 as cv
import pytesseract
from PIL import Image
def recognize_text(image):
# 邊緣保留濾波 去噪
dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, sp=10, sr=150)
# 灰度圖像
gray = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)
# 形態(tài)學(xué)操作 腐蝕 膨脹
erode = cv.erode(binary, None, iterations=2)
dilate = cv.dilate(erode, None, iterations=1)
cv.imshow('dilate', dilate)
# 邏輯運算 讓背景為白色 字體為黑 便于識別
cv.bitwise_not(dilate, dilate)
cv.imshow('binary-image', dilate)
# 識別
test_message = Image.fromarray(dilate)
text = pytesseract.image_to_string(test_message)
print(f'識別結(jié)果：{text}')
src = cv.imread(r'./test/044.png')
cv.imshow('input image', src)
recognize_text(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
運行效果如下：
識別結(jié)果：3n3D
Process finished with exit code 0
實例2
import cv2 as cv
import pytesseract
from PIL import Image
def recognize_text(image):
# 邊緣保留濾波 去噪
blur =cv.pyrMeanShiftFiltering(image, sp=8, sr=60)
cv.imshow('dst', blur)
# 灰度圖像
gray = cv.cvtColor(blur, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)
print(f'二值化自適應(yīng)閾值：{ret}')
cv.imshow('binary', binary)
# 形態(tài)學(xué)操作 獲取結(jié)構(gòu)元素 開操作
kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 2))
bin1 = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_OPEN, kernel)
cv.imshow('bin1', bin1)
kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_OPEN, (2, 3))
bin2 = cv.morphologyEx(bin1, cv.MORPH_OPEN, kernel)
cv.imshow('bin2', bin2)
# 邏輯運算 讓背景為白色 字體為黑 便于識別
cv.bitwise_not(bin2, bin2)
cv.imshow('binary-image', bin2)
# 識別
test_message = Image.fromarray(bin2)
text = pytesseract.image_to_string(test_message)
print(f'識別結(jié)果：{text}')
src = cv.imread(r'./test/045.png')
cv.imshow('input image', src)
recognize_text(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
運行效果如下：
二值化自適應(yīng)閾值：181.0
識別結(jié)果：8A62N1Process finished with exit code 0
實例3
import cv2 as cv
import pytesseract
from PIL import Image
def recognize_text(image):
# 邊緣保留濾波 去噪
blur = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, sp=8, sr=60)
cv.imshow('dst', blur)
# 灰度圖像
gray = cv.cvtColor(blur, cv.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化 設(shè)置閾值 自適應(yīng)閾值的話 黃色的4會提取不出來
ret, binary = cv.threshold(gray, 185, 255, cv.THRESH_BINARY_INV)
print(f'二值化設(shè)置的閾值：{ret}')
cv.imshow('binary', binary)
# 邏輯運算 讓背景為白色 字體為黑 便于識別
cv.bitwise_not(binary, binary)
cv.imshow('bg_image', binary)
# 識別
test_message = Image.fromarray(binary)
text = pytesseract.image_to_string(test_message)
print(f'識別結(jié)果：{text}')
src = cv.imread(r'./test/045.jpg')
cv.imshow('input image', src)
recognize_text(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
運行效果如下：
二值化設(shè)置的閾值：185.0
識別結(jié)果：7364Process finished with exit code 0
到此這篇關(guān)于python opencv pytesseract 驗證碼識別的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)opencv pytesseract 驗證碼識別內(nèi)容請搜索服務(wù)器之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持服務(wù)器之家！
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