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下载RPA：
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前言
以下方法适用于简易的验证码识别，需要根据自身情况进行调整。
一、配置环境
安装 pytesseract 库
首先我们需要检查是否已经安装了 pytesseract 库，经过检查8.0 以上版本的设计器，都是已内置了 pytesseract 库的，所以可以不用再安装。
想练练手也可以再重新安装一遍。
安装：cd 至 Python\Scripts，运行命令 pip3 install pytesseract
安装 Tesseract-OCR
我这里使用的是 4.1 版本 (64 位)
另外提供 32 位的安装包
也可自行去官网下载所需版本
记住使用对应位数的安装包进行安装，安装时全部 next 即可。
找到 pytesseract.py 配置 tesseract_cmd
（1）我使用的是 8.0 版本的设计器，pytesseract.py 的路径如图，一般是在 Python\Lib\site-packages\pytesseract 下：
（2）打开 pytesseract.py 配置 tesseract_cmd，配置路径为第二步安装的 Tesseract-OCR 下的 tesseract.exe 的路径，默认路径为 C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe, 根据自身安装情况进行配置，记住路径前加 r，防止字符转义。
二、对图片进行处理
from PIL import Image
#选择需要处理的验证码截图
img = Image.open(‘yzm.jpg’)
#模式L”为灰色图像，它的每个像素用8个bit表示，0表示黑，255表示白，其他数字表示不同的灰度。
Img = img.convert(‘L’)
#自定义灰度界限，大于这个值为黑色，小于这个值为白色。threshold可根据实际情况进行调整。
threshold = 135
table = []
for i in range(256):
if i < threshold:
table.append(0)
else:
table.append(1)
#图片二值化
photo = Img.point(table,‘1’)
#保存处理好的图片
photo.save(‘yzm.jpg’)
处理后的图片如下：
三、识别验证码
import pytesseract
from PIL import Image
#路径前加r防止转义
path = r’C:\yzm.jpg’
img = Image.open(path)
yzm= pytesseract.image_to_string(img)
print(yzm)
四、总结
我在第二值化处理之后发现处理后的图片几乎没有噪点，所以我这里并没有对图片进行降噪，便可直接进行识别。
如果图片噪点比较多是要对图片进行降噪再识别，可以自己在网上搜索降噪的代码。
大家要根据自身情况对图片进行处理。
文章来源：艺赛旗社区-LlIiNn，原文链接：https://support.i-search.com.cn/article/1615947401879
