ddddocr基本利用和介绍
ddddocr基本利用和介绍择要：在利用爬虫登录网站的时候，常常输入用户名和密码后会遇到验证码，这时候就需要用到今天给各人介绍的python第三方库ddddocr，ddddocr是一款强大的通用开源ocr辨认库，具有高效、正确、易用的特点，广泛应用于图像处置惩罚和文字辨认使命。本文将为各人介绍ddddocr的基本利用方法，以及示例代码。
项目地址：https://github.com/sml2h3/ddddocr
一、背景介绍
在盘算机视觉和图像处置惩罚领域，数字辨认是一个常见的使命，用于从图像中提取数字并进行辨认。通常，传统的数字辨认算法在单个数字或多位数字的辨认上表现良好，但对于双重数字（两位数字）的正确辨认却面对一些挑战。这是由于双位数字在视觉上具有相对较高的相似性和重叠特征，使得传统方法的正确率有所下降。
为相识决双重数字辨认的问题，ddddocr项目应运而生。该项目通过利用深度学习的方法，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正确的辨认。通过训练模型并进行预测，ddddocr可以或许辨认图像中的双位数字，并输出其具体数值。
该项目具有以下特点和优势：
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，对双重数字进行正确的辨认。
开源项目：ddddocr是一个开源项目，允许用户免费利用、修改和分发代码。这使得更多的开发者可以参与其中，贡献本身的想法和改进。
高正确率：通过深度学习的方法，ddddocr在双重数字辨认使命上可以或许取得较高的正确率，有效克服了传统方法在此使命上的困难。
机动性：ddddocr提供了训练和预测的功能，用户可以根据本身的需求自定义模型并进行训练，以适应不同的双重数字辨认使命。
ddddocr的目的是提供一个简单而有效的工具，帮助开发者和研究者在双重数字辨认使命上取得更好的效果。通过利用该库，用户可以轻松地集成双重数字辨认功能到本身的应用程序或项目中，实现更正确和可靠的数字辨认功能。
二、安装
直接利用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、利用示例
辨认以下验证码
https://raw.githubusercontent.com/gggod11/typora_pic/main/img/202404191042432.png
https://raw.githubusercontent.com/gggod11/typora_pic/main/img/202404191042502.png
代码示例
# test.py
import ddddocr
ocr = ddddocr.DdddOcr(show_ad=False)
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)运行效果
https://raw.githubusercontent.com/gggod11/typora_pic/main/img/202404191044279.png
四、总结
本文介绍了辨认英文+数字图片验证码的过程，ddddocr在对图片不进行任何处置惩罚的环境下辨认效率已经非常高了，我们在现实应用场景中还可以根据自身需求对图片进行进一步的处置惩罚进步辨认率。在遇到一些复杂难以辨认的验证码时我们可以对其进行深度学习训练，具体实现流程可以参考我前面的博客。此外，ddddocr还可以实现辨认滑块验证码和图片点选验证码的功能，有兴趣的小伙伴可以自行研究。
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