linux环境下pytesseract的安装和央行征信中心的登录验证码识别实战

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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）。

#!/root/miniconda3/envs/crcc/bin/python2.7
#coding=utf-8

import pytesseract
from PIL import Image
import re

threshold = 140
table = []

name=‘test‘
for i in range(256):
    if i < threshold:
        table.append(0)
    else:
        table.append(1)


def pic2text(name):
    im=Image.open(name+‘.jpg‘)
    imgry = im.convert(‘L‘)  #灰化
    out = imgry.point(table,‘1‘)  #二值化
    out.save(name+‘b.jpg‘)
    # i = Image.open(name+‘b.jpg‘)
    # i.show()
    text= pytesseract.image_to_string(out)
    print text
    text2=re.sub(‘[^a-z0-9]‘,‘‘,text)
    return text2


if __name__=="__main__":
    print pic2text(‘pictures/150656820893‘)

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

linux环境下pytesseract的安装和央行征信中心的登录验证码识别实战

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原文地址：http://www.cnblogs.com/ydf0509/p/7606094.html