本文实例为大家分享了python实现验证码识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下

1.通过二值化处理去掉干扰线

2.对黑白图片进行降噪，去掉那些单独的黑色像素点

3.消除边框上附着的黑色像素点

4.识别图像中的文字，去掉空格与'.'

python代码：

from PIL import Image from aip import AipOcr file='1-1-7' # 二值化处理,转化为黑白图片 def two_value(): for i in range(1, 5): # 打开文件夹中的图片 image = Image.open(file+'.jpg') # 灰度图 lim = image.convert('L') # 灰度阈值设为165，低于这个值的点全部填白色 threshold = 165 table = [] for j in range(256): if j < threshold: table.append(0) else: table.append(1) bim = lim.point(table, '1') bim.save(file+'.1.jpg') two_value() # 去除干扰线 im = Image.open(file+'.1.jpg') # 图像二值化 data = im.getdata() w, h = im.size black_point = 0 for x in range(1, w - 1): for y in range(1, h - 1): mid_pixel = data[w * y + x] # 中央像素点像素值 if mid_pixel < 50: # 找出上下左右四个方向像素点像素值 top_pixel = data[w * (y - 1) + x] left_pixel = data[w * y + (x - 1)] down_pixel = data[w * (y + 1) + x] right_pixel = data[w * y + (x + 1)] # 判断上下左右的黑色像素点总个数 if top_pixel < 5: #小于5比小于10更精确 black_point += 1 if left_pixel < 5: black_point += 1 if down_pixel < 5: black_point += 1 if right_pixel < 5: black_point += 1 if black_point < 1: im.putpixel((x, y), 255) # print(black_point) black_point = 0 im.save(file+'.2.jpg') # 去除干扰线 im = Image.open(file+'.2.jpg') # 图像二值化 data = im.getdata() w, h = im.size black_point = 0 for x in range(1, w - 1): for y in range(1, h - 1): if x < 2 or y < 2: im.putpixel((x - 1, y - 1), 255) if x > w - 3 or y > h - 3: im.putpixel((x + 1, y + 1), 255) im.save(file+'.3.jpg') # 定义常量 APP_ID = '11352343' API_KEY = 'Nd5Z1NkGoLDvHwBnD2bFLpCE' SECRET_KEY = 'A9FsnnPj1Ys2Gof70SNgYo23hKOIK8Os' # 初始化AipFace对象 aipOcr = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) # 读取图片 filePath=file+'.3.jpg' def get_file_content(filePath): with open(filePath, 'rb') as fp: return fp.read() # 定义参数变量 options = { 'detect_direction': 'true', 'language_type': 'CHN_ENG', } # 调用通用文字识别接口 result = aipOcr.basicGeneral(get_file_content(filePath), options) print(result) words_result=result['words_result'] for i in range(len(words_result)): print(words_result[i]['words'].replace(' ','').replace('.','')) #去掉可能被识别的空格与.

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。