一、引言
验证码（CAPTCHA）广泛用于验证用户身份，防止自动化程序的滥用。对于开发者而言，自动识别这些验证码不仅具有实用价值，也是图像处理与字符识别技术的良好练习平台。本文将基于 Python 实现一个可扩展、结构清晰的验证码识别系统，适配常见的字符型验证码。
二、系统架构
本系统采用模块化设计，包含以下主要部分：
图像加载与预处理（image_utils.py）
验证码识别核心逻辑（captcha_solver.py）
主入口程序（main.py）
目录结构如下：
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captcha_solver_project/
├── image_utils.py
├── captcha_solver.py
├── main.py
├── test_images/
│ └── captcha1.png
三、环境准备
pip install opencv-python pillow pytesseract
你还需确保已安装 Tesseract OCR 引擎：
Windows：安装并配置环境变量
macOS：brew install tesseract
Linux：sudo apt install tesseract-ocr
四、图像预处理模块 image_utils.py
import cv2
def preprocess_image(input_path: str) -> str:
image = cv2.imread(input_path)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, binary = cv2.threshold(gray, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
cleaned = cv2.medianBlur(binary, 3)processed_path = "processed.png"
cv2.imwrite(processed_path, cleaned)
return processed_path
五、验证码识别模块 captcha_solver.py
from PIL import Image
import pytesseract
def recognize_text(image_path: str) -> str:
img = Image.open(image_path)
config = "--psm 8 -c tessedit_char_whitelist=ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789"
result = pytesseract.image_to_string(img, config=config)
return result.strip()
六、主程序入口 main.py
from image_utils import preprocess_image
from captcha_solver import recognize_text
def main():
original_path = "test_images/captcha1.png"
processed_path = preprocess_image(original_path)
result = recognize_text(processed_path)
print(f"验证码识别结果：{result}")
if name == "main":
main()
七、运行效果
命令行运行：
python main.py
输出示例：
验证码识别结果： D8GHK
八、进一步优化方向
字符分割后逐字识别：提高字符间隔紧密验证码的准确率。
训练自定义OCR模型：使用 CNN/LSTM 模型训练字符分类器，替代 Tesseract。
图像增强策略：如形态学开运算、自适应阈值、直方图均衡化等。
Web接口封装：用 Flask/Django 构建验证码识别 API。