只需要简单几步操作即可拥有两大通用识别模块，让你在工作中畅通无阻。
测试图片 test1.png
测试图片 test2.jpg
以上参数两者选其一即可，默认 model_type 为 ModelType.OCR, 若指定 conf_path 参数则优先使用自定义模型。
注意: 因模块过新，阿里/清华等第三方源可能尚未更新镜像，因此手动指定使用境外源，为了提高依赖的安装速度，可预先自行安装依赖：tensorflow/numpy/opencv-python/pillow/pyyaml
输出结果:
OCR和验证码识别的速度基本都在10ms左右，低配CPU可能需要15-20ms。本模块仅支持单行识别，如有多行识别需求请自行采用目标检测预裁图片。
我们首先识别最简单的一种验证码，即图形验证码。这种验证码最早出现，现在也很常见，一般由4位字母或者数字组成。例如，中国知网的注册页面有类似的验证码，页面如下所示：
表单中最后一项就是图形验证码，我们必须完全正确输入图中的字符才可以完成注册。
更多有关验证码的知识，可以参考这些文章：
Python3爬虫进阶：识别图形验证码
Python3爬虫进阶：识别极验滑动验证码
Python3爬虫进阶：识别点触点选验证码
Python3爬虫进阶：识别微博宫格验证码
·本节目标以知网的验证码为例，讲解利用OCR技术识别图形验证码的方法。
·准备工作识别图形验证码需要库tesserocr，以mac安装为例：在mac下，我们首先使用Homebrew安装ImageMagick和tesseract库： brew install imagemagickbrew install tesseract 接下来再安装tesserocr即可：pip3 install tesserocr pillow这样我们就完成了 tesserocr的安装。
·获取验证码为了便于实验，我们先将验证码的图片保存到本地。打开开发者工具，找到验证码元素。验证码元素是一张图片，它的ser属 性是CheckCode.aspk。所以我们直接打开如下链接就可以看到一个验证码，右键保存即可，将其命名为code.jpg：
这样我们就得到一张验证码图片，以供测试识别使用。
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识别测试
接下来新建一个项目，将验证码图片放到项目根目录下，用tesserocr库识别该验证码，代码如下所示：
这里我们新建了一个Image对戏那个，调用了tesserocr的image_to_text( )方法。传入该Image对象即可完成识别，实现过程非常简单，结果如下：
我们可以看到，识别的结果和实际结果有偏差，这是因为验证码内的多余线条干扰了图片的识别。
另外，tesserocr还有一个更加简单的方法，这个方法可以直接将图片文件转为字符串，代码如下：
不过这种方法的识别效果不如上一种的好。
验证码处理
对于上面的图片，我们可以看到其实并没有完全识别正确，所以我们需要对图像作进一步的处理，如灰度转换、二值化等操作。
我们可以利用Image对象的convert( )方法参数传入L，即可将图片转化为灰度图像，代码如下：
传入1即可将图片进行二值化处理，如下所示：
我们还可以指定二值化的阈值。上面的方法采用的是默认阈值127。不过我们不能直接转化原图，要将原图先转化为灰度图像，然后再指定二值化阈值，代码如下：
在这里，变量threshold代表二值化阈值，阈值设置为160，之后我们来看看我们的结果：
我们可以看到现在的二维码就比较方便我们进行识别了；那么对于一些有干扰的图片，我们做一些灰度和二值化处理，这会提高图片识别的正确率。
