内容导航：关于此类图片保存在哪里,因为验证码图片是禁止缓存的,测试图片,对比图片
{image}
一 、python验证码识别模块
只需要简单几步操作即可拥有两大通用识别模块 ，让你在工作中畅通无阻 。
测试图蔽闹片
测试图片
以上参数两者选其一即可 ，默认 model_type 为 , 若指定 conf_path 参数则优先使用自定义模型 。宏扒罩
注意: 因模块过新，此缺阿里/清华等第三方源可能尚未更新镜像，因此手动指定使用境外源 ，为了提高依赖的安装速度 ，可预先自行安装依赖：tensorflow/numpy/opencv- python/pillow/pyyaml
输出结果:
OCR和验证码识别的速度基本都在10ms左右，低配CPU可能需要15-20ms。本模块仅支持单行识别 ，如有多行识别需求请自行采用目标检测预裁图片。
二 、怎么通过python获取验证码图片
因为验证码图片是禁止缓存的 ，当然无法用缓存函数获取了 。
解决方法有很多 。可以用同样的会话再次请求得到图片。关于此类图片保存在哪里，请阅读相关资料p_url='验证码图片地址'
pic = (p_url)
content = ()
f = open('本地图片地址','wb')
(content)
()
三、Python有什么好的库可以识别验证码
要安装360问答pytesseract库 ，必须先安装其依赖的PIL及tess 较应敌七经职决派组巴苦 eract- ocr ，其中PIL为图像处理库，而后面的tesseract-ocr则为google的ocr识别引擎 。pytesseract安装直接使用pip install pytesseract安装即可 ，或者使用easy_install pytesseractPython验证码识别代码:import pytesseractfrom PIL import I 找太控优 mageimage = .open('') *跟 vcode = pytesser_to_string(image)p烈空光再计迫设径rint (vcode)
四、opencvpython简单使用识别滑动验证码缺口
以上是需要是别的图片缺口 ，来自某东登录 。
opencv是计算机视觉。
1 、 imread ：读取图片
imread(image_path, flag) :
images_path :图片路径，找不到不报错
枝磨 flag :
1/_COLOR :彩色图片,图片透明性会被忽略,默认参数
0/_GRAYSCALE :灰色图片
-1/_UNCHANGED :包括其alpha通道
2 、 imwrite
imwrite(img_path_name,img)
img_path_name :保存的文件名
img ：文件对象
3、 cvtColor
cvtColor(img,code)
img : 图像对象
code ：
_RGB2GRAY : RGB转换到灰度模式
咐搭档 _RGB2HSV ： RGB转换到HSV模式（hue,saturation,Value）衡乱
4 、 matchTemplate
matchTemplate(img_path, bg_path, _CCOEFF_NORMED)
img_path :对比图片
bg_path ：背景图片
_CCOEFF_NORMED
