最近有一个需要要进行浏览器端网页拔测，测量相关网页的打开时间， 一看这不是playwright的强项么
不过这次场景上有点特别，检测对象要用验证码登录，还得研究一下，发现市面上大模型都默默下架了验证码识别功能，可能是某些原因，所以还得自己调查了。
调查下来，验证码常用的是字符式和滑块式，以及更多的变体（旋转，选图形，问问题。。。）这次还好是字符式的，感觉不难。
先问了AI，果然推荐很多办法，有ddddocr, 还有那个python的比较难拼的那套，还有飞桨的一套，果然花样很多，很有希望嘛，那就开整，
然而一开始并不顺利，识别的效果很差，搞不清楚原因， 失望之下，暂时放弃
过了两天，看到别人说ddddocr很好，让我再次拾起兴趣，这次试下来，似乎ddddocr还真不错？为何上次不行？
事后总结有几个原因：
- 图像质量要好，要用最高分辨率去截图
- 图像不要歪得太厉害，有些字符旋转角度太大了，这种往往判断不准确， 这一步还是挺重要的，但是不受我们控制
- 要把probability这个开关打开，让classification的时候返回ocr识别结果的“信心”，然后自己根据这个信心值，以及辨识结果的正确性，去人为设置一个可接受的值下限， 来进一步过滤
- 针对2， 其实还可以做一件事，就是把图像进行多角度旋转并识别，得到其中最好的结果返回
- 需要的话还可以对图像进行处理，比如裁边，比如黑白化，比如切分等，但是这里我黑白化以后结果反而更差了，不明白原因
关于滑块，以及其它，可能有高级的思路，比如yolox之类，只是暂时用不到，没有继续研究，see www.cnblogs.com/carpell/p/1…
Python爬虫验证码识别新姿势！ddddocr+captcha-recognizer零成本实现高精度识别率（附实战代码） zhuanlan.zhihu.com/p/189220568…
ddddocr训练字符验证码 blog.51cto.com/lenglingx/1…
基于 FastAPI 和 DdddOcr 的高性能 OCR API 服务，提供图像文字识别、滑动验证码匹配和目标检测功能。 github.com/sml2h3/dddd…
用python通过机器学习的方式实现验证码识别 （这篇我学习了很多） zhuanlan.zhihu.com/p/35792312
