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验证码的主要目的是强制人机交互以抵抗机器自动化攻击。大多数验证码设计者都不理解图像处理、机器视觉、模式识别和人工智能的基本概念。 你可以通过使用验证码来赚钱。当然，你必须犯罪：例如，招商银行的密码只有6位，验证码没有用。电脑可以快速破解一个丰富的账户，许多账户可以在网上交易。也有一些设计良好的公司，如雅虎，谷歌，微软等。虽然国内腾讯的中国验证码很难，但并不好。 过程知识 具备人工智能、模式识别、机器视觉和图像处理等方面的基本知识 主要工艺流程 例如，我们需要从一张图片中识别验证码；例如，我们需要从一张图片中检测和识别一张人脸。 1.图像捕获：对于验证码，直接通过HTTP抓取HTML，分析图像的URL，然后下载并保存。在进行人脸检测和识别时，通常通过视频采集设备进行采集，并通过A/D转换操作保存为数字图片或视频。 2.预处理：检测正确的图像格式，转换为适当的格式，压缩，切割ROI，去除噪声，灰度，并转换颜色空间。 3.检测：车牌检测识别系统首先找到车牌的近似位置，面部检测系统查找图片中所有面孔（包括可疑面孔），验证码识别主要是找出文本所在的主要区域。 4.预处理：人脸检测和识别会在识别前对人脸进行纠正，如平面内、平面外旋转、失真等。对于这里的验证码识别，“一般需要”被削减。 5.训练：通过各种模式识别和机器学习算法，选择和训练适当数量的训练集。这并不是说训练样本越多越好。在学习后，这里可能会出现泛化能力较差的问题。这个步骤是不必要的。有些识别算法不需要训练。 6.识别：输入待识别的处理图像，将其转换为分类器所需的输入格式，然后根据输出类别和置信度确定可能的字母。识别本质上是分类。
之前有个爬虫需求，但每次请求都需要进行验证码识别，故需要ocr识别，推荐一个Python免费的验证码识别-ddddocr（谐音带带弟弟OCR）
安装
pip install ddddocr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
参数说明
验证
随便找了一个验证码图片，使用这个库来实战一下。
import ddddocr
ocr = ddddocr.DdddOcr()
with open('1.png', 'rb') as f: img_bytes = f.read()
res = ocr.classification(img_bytes)print(res)
成功识别出来了验证码文字！而且优点也非常明显：首先代码非常精简，不需要额外设置环境变量等等，5行代码即可轻松识别验证码图片。如果你需要进行验证码识别，且对精度要求不是过高。那么，带带弟弟OCR（ddddocr）这个库是一个不错的选择~
