一. 课程安排

课程内容
- Tesseract安装与简介
- 在代码中使用tesseract
- 用pytesseract处理图形验证码
- 打码云平台

二. 课堂笔记

**Tesseract安装以及简介

阻碍我们爬虫的。有时候正是在登录或者请求一些数据时候的图形验证码。因此这里我们讲解一种能将图片翻译成文字的技术。将图片翻译成文字一般被称为光学文字识别（Optical Character Recognition），简写为OCR。实现OCR的库不是很多，特别是开源的。因为这块存在一定的技术壁垒（需要大量的数据、算法、机器学习、深度学习知识等），并且如果做好了具有很高的商业价值。因此开源的比较少。这里介绍一个比较优秀的图像识别开源库：Tesseract。

Tesseract是一个将图像翻译成文字的OCR(光学文字识别,Optical Character Recognition),目前由谷歌赞助。Tesseract是目前公认最优秀、最准确的开源OCR库。Tesseract具有很高的识别度，也具有很高的灵活性，他可以通过训练识别任何字体
Windows系统安装在以下链接下载可执行文件,https://github.com/tesseract-ocr/

在Python中调用Tesseract:

pip install pytesseract

设置环境变量

安装完成后，如果想要在命令行中使用Tesseract，那么应该设置环境变量。Mac和Linux在安装的时候就默认已经设置好了。在Windows下把tesseract.exe所在的路径添加到PATH环境变量中。
还有一个环境变量需要设置的是，要把训练的数据文件路径也放到环境变量中。在环境变量中，添加一个

TESSDATA_PREFIX=D:\Tesseract-OCR\tessdata

进入cmd输入下面的命令查看版本，正常运行则安装成功

tesseract --version

在命令行中使用tesseract

tesseract 图片路径文件路径

tesseract demo.png a

识别中文图像,需要下载语言安装包

URL地址：https://github.com/tesseract-ocr/tessdat

2. 在代码中使用tesseract识别图像

import pytesseract
from PIL import Image
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'D:\Tesseract-OCR\tesseract.exe'
tessdata_dir_config = r'--tessdata-dir "D:\Tesseract-OCR\tessdata"'
image = Image.open('demo.png')
print(pytesseract.image_to_string(image, lang='eng',  config=tessdata_dir_config))

3. 用pytesseract处理图形验证码

验证码URL：https://passport.lagou.com/vcode/create?from=register&refresh=1513081451891

4. 打码云平台

import json
import requests
import base64
from io import BytesIO
from PIL import Image
from sys import version_info
def base64_api(uname, pwd,  img):
    img = img.convert('RGB')
    buffered = BytesIO()
    img.save(buffered, format="JPEG")
    if version_info.major >= 3:
        b64 = str(base64.b64encode(buffered.getvalue()), encoding='utf-8')
    else:
        b64 = str(base64.b64encode(buffered.getvalue()))
    data = {"username": uname, "password": pwd, "image": b64}
    result = json.loads(requests.post("http://api.ttshitu.com/base64", json=data).text)
    if result['success']:
        return result["data"]["result"]
    else:
        return result["message"]
    return ""
if __name__ == "__main__":
    img_path = "captcha.png"
    img = Image.open(img_path)
    result = base64_api(uname='', pwd='', img=img)
    print(result)

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