python复杂验证码识别:如何使用Python实现复杂验证码识别

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。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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