Python Pytesseract识别数字验证码：去除干扰线教程

想要使用Python识别数字验证码图片？本文将教你如何使用Pytesseract库，并结合图像处理技巧去除干扰线，提高验证码识别的准确率。

代码示例

以下代码展示了如何读取本地图片、去除干扰线，并使用Pytesseract识别数字验证码：

import pytesseract
from PIL import Image, ImageFilter

# 读取图片并转为灰度图像
img = Image.open('captcha.png').convert('L')

# 使用中值滤波去除干扰线
img = img.filter(ImageFilter.MedianFilter())

# 二值化图像
threshold = 150
table = []
for i in range(256):
    if i < threshold:
        table.append(0)
    else:
        table.append(1)
img = img.point(table, '1')

# 识别验证码
code = pytesseract.image_to_string(img, config='--psm 6')
print(code)

代码解析

导入库: 首先导入pytesseract库用于OCR识别，以及PIL库用于图像处理。
读取图片: 使用Image.open('captcha.png').convert('L')读取验证码图片，并将其转换为灰度图像。
去除干扰线: 使用ImageFilter.MedianFilter()函数对图像进行中值滤波，有效去除干扰线。
二值化图像: 将图像转换为黑白两色，以便Pytesseract更好地识别。threshold变量用于设置二值化的阈值。
识别验证码: 使用pytesseract.image_to_string()函数识别验证码，config='--psm 6'参数将识别模式设置为单块文本，适合识别数字验证码。

总结

通过以上步骤，你可以使用Python和Pytesseract库轻松识别带有干扰线的数字验证码图片。根据实际情况调整代码参数，可以进一步提高识别准确率。