ddddocr基本使用和介绍

在进行网络爬虫登录时，通常会遇到验证码，需要输入用户名和密码。此时，我们就需要使用今天要介绍的Python第三方库ddddocr。ddddocr是一款强大的通用开源OCR识别库，具有高效、准确、易用的特点，广泛应用于图像处理和文字识别任务。本文将为大家介绍ddddocr的基本使用方法和示例代码。

一、背景介绍

在计算机视觉和图像处理领域，数字识别是一个常见的任务，用于从图像中提取数字并进行识别。传统的数字识别算法在单个数字或多位数字的识别上表现良好，但对于双重数字（两位数字）的准确识别却面临一些挑战。为了解决双重数字识别的问题，ddddocr项目应运而生。该项目通过使用深度学习的方法，结合卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），对双重数字进行高效准确的识别。

ddddocr的特点和优势包括：

• 深度学习：ddddocr利用深度学习技术，特别是卷积神经网络和循环神经网络，对双重数字进行准确的识别。
• 开源项目：ddddocr是一个开源项目，允许用户免费使用、修改和分发代码。
• 高准确率：通过深度学习的方法，ddddocr在双重数字识别任务上能够取得较高的准确率。
• 灵活性：ddddocr提供了训练和预测的功能，用户可以根据自己的需求自定义模型并进行训练，以适应不同的双重数字识别任务。

二、安装

直接使用pip安装即可：

pip install ddddocr

安装完成后就可以在Python代码中引入ddddocr库了：

import ddddocr

三、使用示例

1. 识别英文数字验证码

   

   

   代码示例：

   # test.py
   import ddddocr
   
   ocr = ddddocr.DdddOcr(show_ad=False)  # show_ad=False关闭广告
   with open("./img/1.jpg", "rb") as f1:
       im = f1.read()
       yzm1 = ocr.classification(im)
   with open("./img/2.jpg", "rb") as f2:
       im = f2.read()
       yzm2 = ocr.classification(im)
   print(yzm1, yzm2)
   

   运行结果：

   

2. 识别滑块验证码

   

   

   代码示例：

   # test.py
   import ddddocr
   
   det = ddddocr.DdddOcr(det=False, ocr=False, show_ad=False)  # show_ad=False关闭广告
   with open('img/target.png', 'rb') as f:
       target_bytes = f.read()
   with open('img/background.jpg', 'rb') as f:
       background_bytes = f.read()
   res = det.slide_match(target_bytes, background_bytes, simple_target=True)
   print(res)
   

   运行结果：

   

   一般只会用到 res['target'][0] ，这个就是滑块需要滑动的距离。在实际应用中每个网站可能会有偏差，所以要对滑块轨迹进行微调，可以根据网站的滑块和背景图的大小对 res['target'][0] 进行加减。

3. 识别中文点选验证码

   

   代码示例：

   # test.py
   import ddddocr
   import cv2
   
   det = ddddocr.DdddOcr(det=True, show_ad=False)  # show_ad=False关闭广告
   with open("./img/dianxuan.jpg", 'rb') as f:
       image = f.read()
   poses = det.detection(image)
   print(poses)
   im = cv2.imread("./img/dianxuan.jpg")
   for box in poses:
       x1, y1, x2, y2 = box
       im = cv2.rectangle(im, (x1, y1), (x2, y2), color=(0, 0, 255), thickness=2)
   cv2.imwrite("./img/result.jpg", im)
   

   运行结果：

   

四、总结

本文介绍了使用ddddocr识别英文数字验证码、滑块验证码和中文点选验证码的过程。ddddocr在对图片不进行任何处理的情况下识别效率已经非常高了。在实际应用场景中，我们还可以根据自身需求对图片进行进一步的处理提高识别率。在遇到一些复杂难以识别的验证码时，我们可以对其进行深度学习训练。此外，ddddocr里面还有很多值得学习的东西，有兴趣的小伙伴可以自行研究。