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1、muggle_ocr是一款轻量级的ocr识别库，对于python来说是识别率较高的图片验证码模块。
2、主要用于识别各种类型的验证码，一般文字提取效果稍差。
pip install muggle_ocr
import muggle_ocr # 初始化sdk；model_type 包含了 ModelType.OCR/ModelType.Captcha 两种模式,分别对应常规图片与验证码 sdk = muggle_ocr.SDK(model_type=muggle_ocr.ModelType.Captcha) with open(r"d:Desktop四位验证码.png", "rb") as f: img = f.read() text = sdk.predict(image_bytes=img) print(text)
相关实例扩展：
import time # 1. 导入包 import muggle_ocr """ 使用预置模型，预置模型包含了[ModelType.OCR, ModelType.Captcha] 两种 其中 ModelType.OCR 用于识别普通印刷文本, ModelType.Captcha 用于识别4-6位简单英数验证码 """ # 打开印刷文本图片 with open(r"test1.png", "rb") as f: ocr_bytes = f.read() # 打开验证码图片 with open(r"test2.jpg", "rb") as f: captcha_bytes = f.read() # 2. 初始化；model_type 可选: [ModelType.OCR, ModelType.Captcha] sdk = muggle_ocr.SDK(model_type=muggle_ocr.ModelType.OCR) # ModelType.Captcha 可识别光学印刷文本 for i in range(5): st = time.time() # 3. 调用预测函数 text = sdk.predict(image_bytes=ocr_bytes) print(text, time.time() - st) # ModelType.Captcha 可识别4-6位验证码 sdk = muggle_ocr.SDK(model_type=muggle_ocr.ModelType.Captcha) for i in range(5): st = time.time() # 3. 调用预测函数 text = sdk.predict(image_bytes=captcha_bytes) print(text, time.time() - st) """ 使用自定义模型 支持基于 https://github.com/kerlomz/captcha_trainer 框架训练的模型 训练完成后，进入导出编译模型的[out]路径下, 把[graph]路径下的pb模型和[model]下的yaml配置文件放到同一路径下。 将 conf_path 参数指定为 yaml配置文件 的绝对或项目相对路径即可，其他步骤一致，如下示例： """ with open(r"test3.jpg", "rb") as f: b = f.read() sdk = muggle_ocr.SDK(conf_path="./ocr.yaml") text = sdk.predict(image_bytes=b)
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