Python使用Cv2模块识别验证码的操作方法

# -*- conding:utf-8 -*-
#二维码识别，呈现不同效果。
#导入计算机学习开源数据库
import cv2 as cv
#导入计算机识别模块
import pytesseract
#导入图像模块，形成图像
from PIL import Image
#定义函数，导入图像
def recognize_text(image):
    #边缘保留滤波，去除噪
    dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(image,sp=10,sr=150)
    #灰度图像
    gray = cv.cvtColor(dst,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    #图像二值化
    ret,binary = cv.threshold(gray,0,225,cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)
    #形态学操作 ，腐蚀，膨胀
    erode = cv.erode(binary,None,iterations=2)
    dilate = cv.dilate(erode,None,iterations=1)
    #逻辑运算，背景设置为白色，字体为黑色，便于识别
    cv.imshow('dilate',dilate)
    cv.bitwise_not(dilate,dilate)
    cv.imshow('binary-image',dilate)
    #识别图像
    test_message = Image.fromarray(dilate)
    text = pytesseract.image_to_string(test_message)
    print(f'define result:{text}')
#导入图像
src = cv.imread(r'./image.png')
#显示图像名字为input image，第二个是导入的图像。
cv.imshow('input image',src)
#调取函数导入图像
recognize_text(src)
cv.waiTKEy(0)
cv.destroyWindow()

import cv2 as cv
import pytesseract
from PIL import Image
 
 
def recognize_text(image):
    # 边缘保留滤波  去噪
    blur = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, sp=8, sr=60)
    cv.imshow('dst', blur)
    # 灰度图像
    gray = cv.cvtColor(blur, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    # 二值化
    ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)
    print(f'二值化自适应阈值：{ret}')
    cv.imshow('binary', binary)
    # 形态学操作  获取结构元素  开操作
    kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 2))
    bin1 = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_OPEN, kernel)
    cv.imshow('bin1', bin1)
    kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_OPEN, (2, 3))
    bin2 = cv.morphologyEx(bin1, cv.MORPH_OPEN, kernel)
    cv.imshow('bin2', bin2)
    # 逻辑运算  让背景为白色  字体为黑  便于识别
    cv.bitwise_not(bin2, bin2)
    cv.imshow('binary-image', bin2)
    # 识别
    test_message = Image.fromarray(bin2)
    text = pytesseract.image_to_string(test_message)
    print(f'识别结果：{text}')
 
 
src = cv.imread(r'./image5.png')
cv.imshow('input image', src)
recognize_text(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllwindows()