Python 验证码识别：常用库和算法指南

验证码识别是一种常见的图像处理技术，可以自动识别验证码中的字符或数字，并进行验证。在 Python 中，可以使用各种图像处理库和机器学习算法来实现验证码识别。

以下是一些常用的 Python 库和算法，可用于验证码识别：

1. PIL 库：Python Imaging Library 是 Python 中常用的图像处理库，可以用于读取、处理和保存图像。

2. OpenCV 库：OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，可以用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。

3. TensorFlow 库：TensorFlow 是一个强大的机器学习框架，可用于图像分类、目标检测和验证码识别等任务。

4. Keras 库：Keras 是一个高级神经网络 API，可用于构建深度学习模型，包括验证码识别模型。

5. SVM 算法：支持向量机是一种常用的分类算法，可以用于验证码识别任务。

6. CNN 算法：卷积神经网络是一种常用的深度学习模型，可以用于图像分类和验证码识别等任务。

以上是一些常用的 Python 库和算法，可用于验证码识别。具体的实现方法取决于验证码的类型和特征，可以根据需要选择适合的方法进行实现。