首先是安装,我参考的是这个 http://blog.csdn.net/xinghun_4/article/details/47860645

我是centos,使用yum

yum install python-devel libjpeg libjpeg-devel freetype freetype-devel zlib zlib-devel littlecms littlecms-devel libwebp libwebp-devel libfreetype libfreetype-devel giflib-devel automake libtool

tesseract安装包我下载的是3.0.4,安装的时候提示搭配的leptonica的版本必须是1.7.2以上,所以不能使用1.6.9的leptonica,这点要注意。

上一些央行征信征信的验证码例子,这是截图

可以看到,字迹是相当的工整,但是直接使用image_to_string这个方法几乎是不可能是别的,只有少数图片可以转换输出文字。

需要做点处理,找规律可以发现这些噪点都是一些暗淡的像素点,可以把他们去掉(就是转换成白色的)。

#coding=utf-8
import pytesseract
from PIL import Image
import re
class YzmDiscern():
def __init__(self, threshold):
#self.threshold = threshold
self.table = [0 if _ < threshold else 1 for _ in range(256)] def pic2text(self,picture_name):
im=Image.open(picture_name+'.jpg')
imgry = im.convert('L')
out = imgry.point(self.table,'1')
out = imgry.point(self.table,'1')
out.save(picture_name+'b.jpg')
# i = Image.open(name+'b.jpg')
# i.show()
text= pytesseract.image_to_string(out)
#print text
text2=re.sub('[^a-z0-9A-Z]','',text)
return text2 if __name__=="__main__":
yzmDiscern=YzmDiscern(threshold=140)
print yzmDiscern.pic2text('pictures/150873460574')

这是pycharmm调用的是远程linux环境的截图,如果要在linxu直接执行./do_yzm.py,那就需要在代码第一行指明解释器路径,然后修改do_yzm.py的权限为可执行的权限.

实际识别率几乎达到了95%,效果还可以。如果错了再换个验证码登录就可以了。

这是原图

threshold这个值要设置合理,设置太大了,那些噪点全部变成黑色了。

设置小了也不行,虽然噪点都去掉了,但会把字母也弄残了。

这样就会识别不出来了。

这是设置140的结果


												

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