一、准备工作与代码实例
(1)安装PIL：下载后是一个exe，直接双击安装，它会自动安装到C:\\Python27\\Lib\\site-packages中去，
(2)pytesser：下载解压后直接放C:\\Python27\\Lib\\site-packages(根据你安装的Python路径而不同)，同时，新建一个pytheeer.pth,内容就写pytesser，注意这里的内容一定要和pytesser这个文件夹同名，意思就是pytesser文件夹，pytesser.pth,及内容都要一样！
(3)Tesseract OCR engine下载：下载后解压，tessdata文件夹，用其替换掉pytesser解压后的tessdata文件夹即可。

二、验证
（1）原理：
验证码图像处理

验证码图像识别技术主要是操作图片内的像素点,通过对图片的像素点进行一系列的操作,最后输出验证码图像内的每个字符的文本矩阵。

• 1、读取图片
• 2、图片降噪
• 3、图片切割
• 4、图像文本输出

（2）验证字符识别

验证码内的字符识别主要以机器学习的分类算法来完成,目前我所利用的字符识别的算法为KNN(K邻近算法)和SVM (支持向量机算法),后面我 会对这两个算法的适用场景进行详细描述。

• 1、获取字符矩阵
• 2、矩阵进入分类算法
• 3、输出结果

要验证的图片如下：

（3）、简单的命令：

from pytesser import * 
image = Image.open(\'1.jpg\') # Open image object using PIL 
print image_to_string(image)  # Run tesseract.exe on image 

然后运行：

或者直接：

print image_file_to_string(\'fnord.tif\') 

同样能输出结果！
（4）、复杂一点的
上面的只能对一些比较简单的做处理，一
原理：彩色转灰度，灰度转二值，二值图像识别

# 验证码识别，此程序只能识别数据验证码 
import Image 
import ImageEnhance 
import ImageFilter 
import sys 
from pytesser import * 
# 二值化 
threshold = 140 
table = [] 
for i in range(256): 
 if i < threshold: 
  table.append(0) 
 else: 
  table.append(1) 
 
#由于都是数字 
#对于识别成字母的 采用该表进行修正 
rep={\'O\':\'0\', 
 \'I\':\'1\',\'L\':\'1\', 
 \'Z\':\'2\', 
 \'S\':\'8\' 
 }; 
 
def getverify1(name):   
 #打开图片 
 im = Image.open(name) 
 #转化到灰度图 
 imgry = im.convert(\'L\') 
 #保存图像 
 imgry.save(\'g\'+name) 
 #二值化，采用阈值分割法，threshold为分割点 
 out = imgry.point(table,\'1\') 
 out.save(\'b\'+name) 
 #识别 
 text = image_to_string(out) 
 #识别对吗 
 text = text.strip() 
 text = text.upper();  
 for r in rep: 
  text = text.replace(r,rep[r])  
 #out.save(text+\'.jpg\') 
 print text 
 return text 
getverify1(\'1.jpg\') #注意这里的图片要和此文件在同一个目录，要不就传绝对路径也行 

运行后效果：

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。