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DdddOCR

news 2025/6/26 4:37:57

DdddOCR 教程

ddddocr 是一个基于深度学习的 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）工具库，它可以快速识别图片中的字符，适用于验证码、票据等场景。它具有极高的准确率和性能，尤其针对各种复杂验证码图像有良好的识别效果。

官方文档链接：

ddddocr 官方 GitHub

一、`ddddocr` 库概述

1.1 什么是 `ddddocr`？

ddddocr 是一个轻量级的 OCR 库，针对验证码识别进行了特别优化。它使用了深度学习技术，并结合了多种预处理手段，可以高效地识别各种验证码图像。

1.2 `ddddocr` 的架构

图像预处理模块：进行去噪、去除干扰线等操作，帮助提高识别率。
模型推理模块：基于深度学习的字符识别模型，能够识别图像中的字符。
验证码专用模块：特别针对验证码识别的优化，能处理不同类型的验证码图像（包括扭曲、旋转、带干扰的字符等）。

二、基础功能：验证码识别

ddddocr 的基础功能是验证码的快速识别，其 API 使用非常简洁。

2.1 安装 `ddddocr`

你可以通过 pip 安装 ddddocr：

pip install ddddocr

2.2 基本验证码识别 API

ddddocr 主要通过 ddddocr.DdddOcr() 实现验证码的识别。

import ddddocrocr = ddddocr.DdddOcr()# 读取验证码图片
with open('captcha.png', 'rb') as f:img_bytes = f.read()# 识别验证码
result = ocr.classification(img_bytes)
print("识别结果:", result)

解释：

ddddocr.DdddOcr() 实例化 OCR 对象。
通过读取图片的二进制数据，调用 classification() 方法对图像进行识别。
最终返回识别出的字符结果。

三、进阶功能：批量处理与图像处理

除了单张图像识别，ddddocr 还支持批量处理和图像的预处理，帮助提高识别效率和准确性。

3.1 批量处理验证码

在一些应用场景中，可能需要一次处理多张验证码。我们可以通过循环和多线程的方式来加速批量处理。

import ddddocr
import osocr = ddddocr.DdddOcr()# 批量处理目录中的验证码
captcha_dir = './captchas/'
for img_file in os.listdir(captcha_dir):with open(os.path.join(captcha_dir, img_file), 'rb') as f:img_bytes = f.read()result = ocr.classification(img_bytes)print(f"{img_file} 的识别结果: {result}")

3.2 图像处理

有时为了提高识别准确率，可以对图像进行一些预处理操作，例如去噪、调整亮度、灰度化等。

from PIL import Image, ImageFilter# 打开图像并进行处理
image = Image.open('captcha.png')
# 转换为灰度图像
image = image.convert('L')
# 去噪
image = image.filter(ImageFilter.MedianFilter())# 保存处理后的图像
image.save('processed_captcha.png')

解释：

通过 PIL.Image 处理图像，使用 MedianFilter() 去噪。
将图片转为灰度图（因为大部分 OCR 只需灰度图像），再保存预处理后的图像。

四、高级功能：验证码训练与自定义模型

ddddocr 支持用户根据自己的需求进行模型的微调和自定义训练，以提高特定场景下的识别准确率。

4.1 训练数据准备

自定义训练的第一步是准备大量的标注数据。你需要收集并标记图像文件，并确保它们的格式和名称与标签一致。

captcha1.png, A6B8
captcha2.png, G7X9
...

可以通过多种方式生成或者获取大量验证码样本，并使用打标工具标注它们的真实值。

4.2 模型训练（高级用户）

ddddocr 提供了一些工具来进行模型的训练，但目前训练过程较为复杂，涉及到深度学习模型的训练和微调。如果你需要自定义训练，可以参考官方文档中的训练指南，并确保你熟悉深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）以及图像处理的基础知识。

五、完整代码示例

以下是完整的验证码识别流程代码示例，包括从图像读取、预处理、识别以及结果输出。

import ddddocr
from PIL import Image, ImageFilterdef preprocess_image(image_path):"""对图像进行预处理，如灰度化和去噪。"""image = Image.open(image_path)# 转换为灰度图像image = image.convert('L')# 去噪处理image = image.filter(ImageFilter.MedianFilter())# 返回处理后的图像对象return imagedef recognize_captcha(image_path):"""识别验证码，包含预处理和识别步骤。"""ocr = ddddocr.DdddOcr()# 预处理图像processed_image = preprocess_image(image_path)# 保存预处理后的图像（可选）processed_image.save('processed_captcha.png')# 将图像转换为二进制格式with open('processed_captcha.png', 'rb') as f:img_bytes = f.read()# 调用 ddddocr 进行识别result = ocr.classification(img_bytes)return resultif __name__ == '__main__':# 输入图片路径image_path = 'captcha.png'# 识别验证码并输出结果result = recognize_captcha(image_path)print("验证码识别结果:", result)