应用场景   对于简单的数字型验证码的自动识别。前期已经完成的工作是通过切割将验证码图片切割成一个一个的单个数字的图片，并按照对应的数字表征类别进行分类（即哪些图片表示数字7，哪些表示8），将各种数字的图片转换成32×32的二值矩阵，并存放在.txt中，每一种数字表示所对应的.txt的文件名 ...

一：前面的文章写了如何右键另存为图片，把验证码存为图片后，接下来就是要做，怎么把图片上的内容获取到，借住tesseract工具 1.下载tesseract：http://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr/ 2.安装tesseract，安装成功后，最好 ...

最近项目组提了个需求要求我这边帮他们实现一个网站的数据采集并对接到指定的数据库表里面，记录下使用的在线API识别验证码的过程： 由于验证码在每次加载页面的时候都会刷新，也就是说每次打开登录界面都是不同的验证码，所以需要将打开的登录界面截图然后从里面扣取验证码对应的内容再提交到服务器进行识别 ...

搞了半天，总算弄出来了，识别率还可以，普通的数字验证码 ...

推文：Python验证码识别 安装Pillow、tesseract-ocr与pytesseract模块的安装以及错误解决 一：依赖环境安装 二：安装tesseract-ocr （一）介绍 不然可会报错 （二）下载地址 github地址 ...

转自：https://www.cnblogs.com/MrRead/p/7656800.html 1、验证码的识别是有针对性的，不同的系统、应用的验证码区别有大有小，只要处理好图片，利用好pytesseract，一般的验证码都可以识别 2、我在识别验证码的路上走了很多弯路，重点应该放在 ...

1、验证码的识别是有针对性的，不同的系统、应用的验证码区别有大有小，只要处理好图片，利用好pytesseract，一般的验证码都可以识别 2、我在识别验证码的路上走了很多弯路，重点应该放在怎么把图片处理成这个样子，方便pytesseract的识别，以提高成功率 3、原图为： 思想 ...

　　距离上次写博客又很长时间了，这个验证码识别模块其实自己早写出来就是懒的写博客，现在离职了有时间把它拿出来。 总体说来这个验证码还是有一定难度的：字母数量不固定、位置不固定、带倾斜角度、带粘连、有噪点和干扰线。所以识别率还是比较低的，有个十分之一吧，但是识别出来就可以了，反正是软件识别，又不是人 ...