求教， python 验证码识别

[slwl]

这种类型的，有高人指点下思路没？

[allenx]

大量样本+神经网络 ， 切分加识别或者 end2end 解决

[yanzixuan]

打码平台。。。

[slwl]

@yanzixuan 打码平台可以，试过了。不过速度太慢了。要差不多 10S 了。有没有快速的推荐呢

[slwl]

@allenx 每次的单个字母位置占比有区别，是不是不好切割

[harry890829]

一般就是 opencv 来个二值化，然后再去噪点，然后再来大量样本

[jpyl0423]

https://www.showapi.com/api/lookPoint/184
刚才试了一下, 大概 1.2s 能识别完成.

[imcocc]

@slwl http://www.deathbycaptcha.com/
国外机器识别的平台 使用 api
能够识别大部分的验证码

[enenaaa]

楼主想问的是切割粘连字符的思路吧。 看这图等比例切也行啊

[fffflyfish]

https://www.v2ex.com/t/308638#reply17
版搜

[Tyanboot]

tesseract 训练一下？对应 pytesseract

[harry890829]

@enenaaa 其实不需要等比例切啊，二值化之后，去掉部分噪点，然后通过一个算法，名字我忘记了，大致意思就是，一个黑像素点附近如果再没有别的像素点的话，可以判定这个是无效点，于是就将他置白。
省下的就是一个相对好的图片了，再进行有效字符的截取，就是单个字符了，再去识别

[enenaaa]

@harry890829 如果字符不粘连，那投影后在空白处直接切割就可以。
但楼主这图片里面， m 和 z ， h 和 n 两两粘连， 就不能直接切割了。

[harry890829]

@enenaaa 这倒是，对于验证码这样多字体的匹配，我也和楼上一样推荐 tesseract

[annian]

提供 90%以上识别率，速度 1s 内的服务，需要可以联系

[TaMud]

opencv find obj
可以满足你的，准确率非常高
只是对 cpu 要求也高
返回对像含坐，按 x 坐标排一下就是结果

[mingyun]

PIL pytesseract