如何用Python识别数字加减验证码
验证码是一种常见的安全机制，用于防止机器人或恶意程序对网站进行攻击。数字加减验证码是一种简单的验证码类型，用户需要计算出验证码中的数字加减结果才能通过验证。本文将介绍如何使用Python识别数字加减验证码。
首先，我们需要获取验证码图片，并将其转换为灰度图像。然后，我们可以使用OpenCV库来处理图像，找到验证码中的数字和运算符的位置。接着，我们可以使用Tesseract OCR库来识别数字和运算符。
下面是具体的步骤和代码示例：
- 导入所需的库：
import cv2
import pytesseract
import numpy as np
- 读取验证码图片并转换为灰度图像：
image = cv2.imread('captcha.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
- 对图像进行预处理，以便更好地识别数字和运算符：
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1]
- 查找验证码中数字和运算符的位置：
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
- 循环遍历找到的轮廓，提取每个数字和运算符的图像，并使用Tesseract OCR来识别：
captcha_text = ''
for contour in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
roi = image[y:y + h, x:x + w]
config = '-c tessedit_char_whitelist=0123456789+- --psm 10'
text = pytesseract.image_to_string(roi, config=config)
captcha_text += text
- 将识别出的数字和运算符进行计算，得到验证码的结果：
result = eval（captcha_text)
print('验证码结果为:', result)
通过以上步骤，我们可以使用Python识别数字加减验证码，并计算出验证码的结果。这种方法可以帮助我们自动化处理数字加减验证码，提高工作效率。
总结一下，识别数字加减验证码的步骤包括：读取验证码图片、转换为灰度图像、预处理图像、查找数字和运算符位置、识别数字和运算符、计算验证码结果。通过使用OpenCV和Tesseract OCR库，我们可以轻松地实现这一过程。
希望本文对您有所帮助，祝您编程愉快！
参考资料：
- [OpenCV官方文档](
- [Tesseract OCR官方文档](
