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python opencv pytesseract 驗(yàn)證碼識(shí)別的實(shí)現(xiàn)

 更新時(shí)間：2020年08月28日 09:24:34   作者：葉庭云  
這篇文章主要介紹了python opencv pytesseract 驗(yàn)證碼識(shí)別的實(shí)現(xiàn)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

一、環(huán)境配置

需要 pillow 和 pytesseract 這兩個(gè)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(yàn)證碼識(shí)別

識(shí)別驗(yàn)證碼，需要先對圖像進(jìn)行預(yù)處理，去除會(huì)影響識(shí)別準(zhǔn)確度的線條或噪點(diǎn)，提高識(shí)別準(zhǔn)確度。

實(shí)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(yùn)算 讓背景為白色 字體為黑 便于識(shí)別
  cv.bitwise_not(dilate, dilate)
  cv.imshow('binary-image', dilate)
  # 識(shí)別
  test_message = Image.fromarray(dilate)
  text = pytesseract.image_to_string(test_message)
  print(f'識(shí)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(yùn)行效果如下：

識(shí)別結(jié)果：3n3D

Process finished with exit code 0

實(shí)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(yùn)算 讓背景為白色 字體為黑 便于識(shí)別
  cv.bitwise_not(bin2, bin2)
  cv.imshow('binary-image', bin2)
  # 識(shí)別
  test_message = Image.fromarray(bin2)
  text = pytesseract.image_to_string(test_message)
  print(f'識(shí)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(yùn)行效果如下：

二值化自適應(yīng)閾值：181.0
識(shí)別結(jié)果：8A62N1

Process finished with exit code 0

實(shí)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(huì)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(yùn)算 讓背景為白色 字體為黑 便于識(shí)別
  cv.bitwise_not(binary, binary)
  cv.imshow('bg_image', binary)
  # 識(shí)別
  test_message = Image.fromarray(binary)
  text = pytesseract.image_to_string(test_message)
  print(f'識(shí)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(yùn)行效果如下：

二值化設(shè)置的閾值：185.0
識(shí)別結(jié)果：7364

Process finished with exit code 0

到此這篇關(guān)于python opencv pytesseract 驗(yàn)證碼識(shí)別的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)opencv pytesseract 驗(yàn)證碼識(shí)別內(nèi)容請搜索腳本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腳本之家！

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