python使用tesseract-ocr完成验证码识别

全自动区分计算机和人类的公开图灵测试（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart）

简称CAPTCHA, 俗称验证码

windows

1.安装tesseract,

安装路径加入path, 设置TESSDATA_PREFIX环境变量

否则报错：

‘Error opening data file \\exe\\Tesseract-OCR\\tessdata/eng.traineddata
Please make sure the TESSDATA_PREFIX environment variable is set to the parent directory of your "tessdata" directory.
Failed loading language \\‘eng\\‘
Tesseract couldn\\‘t load any languages!
Could not initialize tesseract.
‘

2.pip install pytesseract

时间： 2024-11-05 07:51:10

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Python下Tesseract Ocr引擎及安装介绍

1.Tesseract介绍 tesseract 是一个google支持的开源ocr项目,其项目地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract,目前最新的源码可以在这里下载. 实际使用tesseract ocr也有两种方式:1- 动态库方式 libtesseract 2 - 执行程序方式 tesseract.exe 由于本人也是python菜鸟一个,所以方式1暂时不会,只好采取方式2. 2.Tesseract安装包下载 Tesseract的relea

基于Tesseract OCR的文字识别Android应用开发资料整理

前言一.Tesseract OCR引擎 Tesseract OCR是HP公司于1985~1995年间开发的商业级OCR(Optical Character Reader, 光学字符阅读器)引擎,并于2005年开放源代码.以下是它sourceforge上的网址: http://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr/?source=directory 现在已转移到谷歌的代码服务下: https://code.google.com/p/tesseract-oc

深度学习下的验证码识别教程

转:https://bbs.125.la/thread-14031313-1-1.html 随着大数据时代,人工智能时代的到来,深度学习的应用越来越广,场景识别.目标检测.人脸识别.图像识别等等广泛应用.在人工智能方面.深度学习框架主要运用于python,c++等资源.而易语言使用深度学习框架的资料,源码缺十分稀少.于是我决定给大家录制一套易语言深度学习的教程. 本套教程基于我自己开发的CC框架,下面这些图片案例,就是深度学习做的效果,非常棒: <ignore_js_op> 人脸识别.场景分割

简单的验证码识别

https://blog.csdn.net/qq_35923581/article/details/79487579 这是我尝试写的第一篇技术博客,借鉴了很多博客和教程,写出了自己的代码,代码较为冗杂而且程序十分耗时.所以本文主要提供验证码识别的一个简单的思路,代码实现的部分还望各位大佬指点. 看了好几篇验证码图片识别的博文,不难归纳出验证码识别的大概思路是收集训练集-->图像处理-->得到图片特征值-->训练-->识别,其中图像处理部分又包括了灰度化.二值化.去噪.分割等过程.本

[Python][爬虫]利用OCR技术识别图形验证码

ocr图片识别通常可以利用tesserocr模块,将图片中内容识别出来并转换为text并输出 Tesserocr是python的一个OCR识别库,是对tesseract做的一层python APT封装.在安装Tesserocr前,需要先安装tesseract tessrtact文件: https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ python安装tessocr: 下载对应的.whl文件安装(这个包pip方式容易出错) tesseract 与对应的tess

利用jTessBoxEditor工具进行Tesseract3.02.02样本训练，提高验证码识别率，tesseract训练样本

http://www.bkjia.com/Pythonjc/1131343.html 利用jTessBoxEditor工具进行Tesseract3.02.02样本训练,提高验证码识别率,tesseract训练样本 1.背景前文已经简要介绍tesseract ocr引擎的安装及基本使用,其中提到使用-l eng参数来限定语言库,可以提高识别准确率及识别效率. 本文将针对某个网站的验证码进行样本训练,形成自己的语言库,来提高验证码识别率. 2.准备工具 tesseract样本训练有一个官方流程说明

Python验证码识别处理实例

一.准备工作与代码实例 1.PIL.pytesser.tesseract (1)安装PIL:下载地址:http://www.pythonware.com/products/pil/(CSDN下载) 下载后是一个exe,直接双击安装,它会自动安装到C:\Python27\Lib\site-packages中去, (2)pytesser:下载地址:http://code.google.com/p/pytesser/,(CSDN下载) 下载解压后直接放C:\Python27\Lib\site-pack

Python验证码识别处理实例(转载)

版权声明:本文为博主林炳文Evankaka原创文章,转载请注明出处http://blog.csdn.net/evankaka 一.准备工作与代码实例 1.PIL.pytesser.tesseract (1)安装PIL:下载地址:http://www.pythonware.com/products/pil/(CSDN下载) 下载后是一个exe,直接双击安装,它会自动安装到C:\Python27\Lib\site-packages中去, 个人补充:上面是32位,个人查到64位地址 http://ww

Python验证码识别处理

阅读目录准备工作验证实例大部分的系统在用户登录时都要求用户输入验证码,验证码的类型的很多,有字母数字的,有汉字的,甚至还要用户输入一条算术题的答案的,对于系统来说使用验证码可以有效果的防止采用机器猜测方法对口令的刺探,在一定程度上增加了安全性准备工作处理验证码需要PIL库.pytesser库的支持 1.安装PIL库官网下载 ,下载后是exe应用程序,直接双击安装,它会自动安装到Python的lib\site-packages目录下 2.安装pytesser库官网下载 | 博客园下