来自图像的验证码中断或文本读取器：OCR Python

我有一个典型的验证码图像，其中只包含数字

前

我想从这张图像中提取78614

我尝试了一些使用OCR Python的库和代码。但它返回0

示例代码-1

from captcha_solver import CaptchaSolver

solver = CaptchaSolver('browser')
with open('captcha.png', 'rb') as inp:
raw_data = inp.read()
print(solver.solve_captcha(raw_data))

示例代码-2

from PIL import Image

def p(img, letter):
    A = img.load()
    B = letter.load()
    mx = 1000000
    max_x = 0
    x = 0
    for x in range(img.size[0] - letter.size[0]):
        _sum = 0
        for i in range(letter.size[0]):
            for j in range(letter.size[1]):
                _sum = _sum + abs(A[x+i, j][0] - B[i, j][0])
        if _sum < mx :
            mx = _sum
            max_x = x
    return mx, max_x


def ocr(im, threshold=200, alphabet="0123456789abcdef"):
    img = Image.open(im)
    img = img.convert("RGB")
    box = (8, 8, 58, 18)
    img = img.crop(box)
    pixdata = img.load()

    letters = Image.open(im)
    ledata = letters.load()

    # Clean the background noise, if color != white, then set to black.
    for y in range(img.size[1]):
        for x in range(img.size[0]):
            if (pixdata[x, y][0] > threshold) \
                    and (pixdata[x, y][1] > threshold) \
                    and (pixdata[x, y][2] > threshold):

                pixdata[x, y] = (255, 255, 255, 255)
            else:
                pixdata[x, y] = (0, 0, 0, 255)

    counter = 0;
    old_x = -1;

    letterlist = []

    for x in range(letters.size[0]):
        black = True
        for y in range(letters.size[1]):
            if ledata[x, y][0] <> 0 :
                black = False
                break
        if black :
            if True :
                box = (old_x + 1, 0, x, 10)
                letter = letters.crop(box)
                t = p(img, letter);
                print counter, x, t
                letterlist.append((t[0], alphabet[counter], t[1]))
            old_x = x
            counter += 1

    box = (old_x + 1, 0, 140, 10)
    letter = letters.crop(box)
    t = p(img, letter)
    letterlist.append((t[0], alphabet[counter], t[1]))

    t = sorted(letterlist)
    t = t[0:5]  # 5-letter captcha

    final = sorted(t, key=lambda e: e[2])
    answer = ""
    for l in final:
        answer = answer + l[1]
    return answer

print(ocr('captcha.png'))

从PIL导入图像
def p（img，字母）：
A=img.load（）
B=字母。加载（）
mx=1000000
max_x=0
x=0
对于范围内的x（图像大小[0]-字母大小[0]）：
_总和=0
对于范围内的i（字母大小[0]）：
对于范围内的j（字母大小[1]）：
_sum=_sum+abs（A[x+i，j][0]-B[i，j][0]）
如果_和阈值）\
和（pixdata[x，y][1]>阈值）\
和（pixdata[x，y][2]>阈值）：
pixdata[x，y]=（255，255，255，255）
其他：
pixdata[x，y]=（0,0,0,255）
计数器=0；
old_x=-1；
信函列表=[]
对于范围内的x（字母大小[0]）：
黑色=真
对于范围内的y（字母大小[1]）：
如果ledata[x，y][0]0：
黑色=假
打破
如果为黑色：
如果为真：
框=（旧的x+1,0,x,10）
字母=字母。裁剪（方框）
t=p（img，字母）；
打印计数器，x，t
字母表。附加（（t[0]，字母表[计数器]，t[1]））
old_x=x
计数器+=1
框=（旧x+1,0,140,10）
字母=字母。裁剪（方框）
t=p（img，字母）
字母表。附加（（t[0]，字母表[计数器]，t[1]））
t=已排序（字母列表）
t=t[0:5]#5个字母的验证码
final=已排序（t，key=lambda e:e[2]）
答案=”“
对于期末考试中的l：
答案=答案+l[1]
回覆
打印（ocr（'captcha.png'））

---

有没有人有机会从这种典型的验证码中获取/提取文本？

你可以使用机器学习（神经网络）模型来解决验证码问题，它几乎总是优于免费OCR或任何其他方法

---

这里有一个很好的起点：

我来看看。但它看起来与Pyhon 2.7+版本不兼容。是这样吗？你能给我提供一个在Python2.7中实现的公平的想法吗？再次感谢。到2020年，Python2.7将不再受支持。最佳使用3