Python通用验证码识别OCR库之ddddocr验证码识别
介绍
ddddocr是一款使用Python语言编写的开源通用验证码识别OCR库，可以识别多种类型的验证码，如数字、字母、符号等。它采用了深度学习技术，具有高准确率、高鲁棒性、高泛化能力等优点，是一款非常实用的OCR库。
安装
安装ddddocr库需要使用pip命令，只需在命令行中输入以下命令即可：
pip install ddddocr
使用方法
导入库
首先需要导入ddddocr库，代码如下：
import ddddocr
加载模型
接下来需要加载ddddocr库的模型，代码如下：
ocr = ddddocr.DdddOcr()
识别验证码
载入模型之后，可以使用OCR进行验证码的识别，代码如下：
result = ocr.classification(image_path)
其中，image_path表示待识别的验证码图片的路径，result为识别结果，是一个Python字典类型，包含以下信息：
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| text | str | 识别结果 |
| box | list | 识别区域 |
| ploy | list | 识别区域多边形坐标 |
示例说明
接下来，演示两个验证码识别的示例。
示例一
以下示例演示如何识别数字类型的验证码：
import ddddocr
ocr = ddddocr.DdddOcr()
image_path = 'test.png'
result = ocr.classification(image_path)
print(result['text'])
print(result['box'])
print(result['ploy'])
其中，test.png为待识别的验证码图片的路径。
示例二
以下示例演示如何识别字母和数字组合类型的验证码：
import ddddocr
ocr = ddddocr.DdddOcr()
image_path = 'test.png'
result = ocr.classification(image_path)
print(result['text'])
print(result['box'])
print(result['ploy'])
其中，test.png为待识别的验证码图片的路径。
总结
这篇攻略详细介绍了Python通用验证码识别OCR库之ddddocr验证码识别的安装和使用方法，并使用了两个示例进行了说明。相信读者已经掌握了ddddocr库的基本用法，可以在实际工作或学习中尝试使用该库来识别验证码。
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