本文是对tesseract-ocr 使用的进一步技术升级说明,使用默认的识别库识别率比较低怎么办? 不用着急,tesseract-ocr本身的工具中提供了使用你提供的素材进行人工修正以提高识别率的方法.下面我们就来看一下. 参考: http://my.oschina.net/lixinspace/blog/60124 1    下载并安装3.02版本的tesseract 2     如果你的训练素材是很多张非tiff格式的图片,首先要做的事情就是将这么图片合并(个人觉得素材越多,基本每个字母和数

pytesseract 识别率低提升方法 一.跟换识别语言包 下载地址https://github.com/tesseract-ocr/tessdata 二.修改图片的灰度 from PIL import Image from PIL import ImageEnhance import pytesseract img = Image.open('sanyecao.jpg') img = img.convert('RGB') #这里也可以尝试使用L enhancer = ImageEnhance

1.背景 前文已经简要介绍tesseract ocr引擎的安装及基本使用,其中提到使用-l eng参数来限定语言库,可以提高识别准确率及识别效率. 本文将针对某个网站的验证码进行样本训练,形成自己的语言库,来提高验证码识别率. 2.准备工具 tesseract样本训练有一个官方流程说明,https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract#run-tesseract-for-training,不过都是英文的,个人认为这

以下代码,如有不懂加群讨论# *-* coding:utf-8 *-* #import jsonimport requestsimport pytesseractimport timeimport datetimefrom PIL import Imagefrom bs4 import BeautifulSoupimport urllib3import randomimport os def binarizing(img, threshold): # input: gray image, get

项目地址: https://github.com/kerlomz/captcha_trainer 编译版下载地址: https://github.com/kerlomz/captcha_trainer/releases/tag/v1.0 注意:若使用云服务器 (Windows Server版) 遇到闪退,请按照步骤:我的电脑——属性——管理——添加角色和功能——勾选 桌面体验 ,点击安装,安装之后重启即可. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知

java文字识别程序的关键是寻找一个可以调用的OCR引擎.tesseract-ocr就是一个这样的OCR引擎,在1985年到1995年由HP实验室开发,现在在Google.tesseract-ocr 3.0发布,支持中文.不过tesseract-ocr 3.0不是图形化界面的客户端,别人写的FreeOCR图形化客户端还不支持导入新的 3.0 traineddata.但这标志着,现在有自由的中文OCR软件了. java中使用tesseract-ocr3.01的步骤如下: 1.下载安装tessera

工作之余,对这个算法做了一些研究,并成功对验证码进行了识别,对普通验证码识别率在90%左右,识别速度相当快,已基于此做过一些自动查询.提交程序(例如投票.发帖等) ,还上过淘宝店,赚过一笔外快,现将相关算法实现与大家进行分享交流.所有识别算法,包括样本选取.模型训练均为本人参考网上算法思路用C#原创实现. 待续……

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

Python3.x:pytesseract识别率提高(样本训练) 1,下载并安装3.05版本的tesseract 地址:https://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr/ 2,如果你的训练素材是很多张非tif格式的图片,首先要做的事情就是将这么图片合并(个人觉得素材越多,基本每个字母和数字都覆盖了训练出来的识别率比较好) 下载这个工具:VietOCR.NET-3.3.zip 地址:http://sourceforge.net/projects/viet

今天写自己的爆破靶场WP时候,遇到有验证码的网站除了使用pkav的工具我们同样可以通过py强大的第三方库来实现识别验证码+后台登录爆破,这里做个笔记~~~ 0x01关于selenium selenium 是一套完整的web应用程序测试系统,包含了测试的录制(selenium IDE),编写及运行(Selenium Remote Control)和测试的并行处理(Selenium Grid).Selenium的核心Selenium Core基于JsUnit,完全由JavaScript编写,因此可以

环境: (1) win7 64位 (2) Idea (3) python 3.6 (4) pip install pillow <&nbsp>pip install pytesseract (5) 识别引擎tesseract-ocr 1.安装 pip install pillow pip install pytesseract 2.安装tesseract-ocr的识别引擎 第一步:下载安装包 根据https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki

pytesseract介绍 1.Python-tesseract是一个基于google's Tesseract-OCR的独立封装包: 2.Python-tesseract功能是识别图片文件中文字,并作为返回参数返回识别结果: 3.Python-tesseract默认支持tiff.bmp格式图片,只有在安装PIL之后,才能支持jpeg.gif.png等其他图片格式 pytesseract安装 1.Python-tesseract支持python2.5及更高版本: 2.Python-tesserac

验证码是爬虫需要解决的问题,因为很多网站的数据是需要登录成功后才可以获取的. 验证码识别,即图片识别,很多人都有误区,觉得这是爬虫方面的知识,其实是不对的. 验证码识别涉及到的知识:人工智能,模式识别,机器视觉,图像处理. 主要流程: 1 图像采集:就直接通过HTTP抓HTML,然后分析出图片的url,然后下载保存就可以了 2 预处理:   检测是正确的图像格式,转换到合适的格式,压缩,剪切出ROI,去除噪音,灰度化,转换色彩空间这些 3 检测:       验证码识别呢,主要是找出文字所在的主

验证码是爬虫需要解决的问题,因为很多网站的数据是需要登录成功后才可以获取的. 验证码识别,即图片识别,很多人都有误区,觉得这是爬虫方面的知识,其实是不对的. 验证码识别涉及到的知识:人工智能,模式识别,机器视觉,图像处理. 主要流程: 1 图像采集:就直接通过HTTP抓HTML,然后分析出图片的url,然后下载保存就可以了 2 预处理:   检测是正确的图像格式,转换到合适的格式,压缩,剪切出ROI,去除噪音,灰度化,转换色彩空间这些 3 检测:       验证码识别呢,主要是找出文字所在的主

今天介绍一个简单验证的识别. 主要是标准的格式,没有扭曲和变现.就用 pytesseract 去识别一下. 验证码地址:http://wscx.gjxfj.gov.cn/zfp/webroot/xfsxcx.html 需要识别的验证码是: 因为这个验证码有干扰点,所以直接识别的效果非常不好. 首先对验证码进行二值化和降噪. 效果如下: 识别结果: 识别率只有百分之四十,针对这么低的识别率,可以去切割分类,目前这个验证码很容易去切割.提高验证码的识别率问题. 二值化代码: # coding:utf

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站 完全对外公开 的公共图片资源. 本文只做了该网

先说说写这个的背景 最近有朋友在搞一个东西,已经做的挺不错了,最后想再完美一点,于是乎就提议把这种验证码给K.O.了,于是乎就K.O.了这个验证码.达到单个图片识别时间小于200ms,500个样本人工统计正确率为95%.由于本人没有相关经验,是摸着石头过河.本着经验分享的精神,分享一下整个分析的思路.在各位大神面前献丑了. 再看看部分识别结果 是不是看着很眼熟? 处理第一步 去背景噪音和二值化 对于这一块,考虑了几种方法. 方法一:统计图片颜色分布,颜色占有率低的判定为背景噪音.由于背景噪音和前

关于利用python进行验证码识别的一些想法 用python加“验证码”为关键词在baidu里搜一下,可以找到很多关于验证码识别的文章.我大体看了一下,主要方法有几类:一类是通过对图片进行处 理,然后利用字库特征匹配的方法,一类是图片处理后建立字符对应字典,还有一类是直接利用ocr模块进行识别.不管是用什么方法,都需要首先对图片进行处 理,于是试着对下面的验证码进行分析.        一.图片处理 这个验证码中主要的影响因素是中间的曲线,首先考虑去掉图片中的曲线.考虑了两种算法:       

老婆大人每个月都要上一个网站上去查数据,然后做报表. 为了减轻老婆大人的工作压力,所以我决定做个小程序,减轻我老婆的工作量. 准备工作 1.tesseract-ocr 这个工具用来识别验证码,非常好用. ubuntu上安装: sudo apt-get install tesseract-ocr 非常简单. 2.pytesseract和PIL(pillow) pytesseract用来在python中调用tesseract-ocr,PIL(pillow)用来加载图片,安装方法如下: pip3 in

某个招聘网站的验证码识别,过程如下 一: 原始验证码: 二: 首先对验证码进行分析,该验证码的数字颜色有变化,这个就是识别这个验证码遇到的比较难的问题,解决方法是使用PIL 中的  getpixel   方法进行变色处理,统一把非黑色的像素点变成黑色 变色后的图片 三: 通过观察,发现该验证码有折线,需要对图片进行降噪处理. 降噪后的图片 四:识别: 这里只是简单的使用   pytesseract 模块进行识别 识别结果如下: 总共十一个验证码,识别出来了9个,综合识别率是百分之八十. 总结:验