Python复杂验证码识别是指通过Python编程语言实现对复杂验证码的识别。先将验证码图片进行分割，可以使用opencv的函数，将图片中的字符分割出来，然后将每个字符保存到一个单独的文件中。
Python复杂验证码识别是指通过Python编程语言实现对复杂验证码的识别。
1.先将验证码图片进行分割，可以使用opencv的findContours函数，将图片中的字符分割出来，然后将每个字符保存到一个单独的文件中。
2.然后使用机器学习技术，训练模型，使用训练好的模型来识别字符，可以使用tensorflow、pytorch等框架来实现。
3.最后，将识别出来的字符组合起来，就可以得到验证码了。
以下是一个简单的python复杂验证码识别代码：
# 导入必要的库
import cv2
import numpy as np
# 读取图片
img = cv2.imread('captcha.jpg')
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化
ret, binary = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
# 找到轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 分割字符
for c in contours:
# 找到最小的矩形，该矩形可能有方向
rect = cv2.minAreaRect(c)
# box是四个点的坐标
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
# 计算高和宽
height = abs(box[0][1] - box[2][1])
width = abs(box[0][0] - box[2][0])
# 筛选需要的
if(height > 15 and width > 15):
# 将每个字符保存到一个单独的文件中
Xs = [i[0] for i in box]
Ys = [i[1] for i in box]
x1 = min(Xs)
x2 = max(Xs)
y1 = min(Ys)
y2 = max(Ys)
hight = y2 - y1
width = x2 - x1
cropImg = binary[y1:y1+hight, x1:x1+width]
cv2.imwrite('captcha_split/' + str(int(time.time())) + '.jpg', cropImg)
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