其实关于验证码识别涉及很多方面的内容，入手难度大，但是入手后，可拓展性又非常广泛，可玩性极强，成就感也很足，对这感兴趣的朋友们下面跟着小编一起来学习学习吧。 [b]依赖[/b] [b]利用google ocr来识别验证码[/b] 但是[code]pytesseract[/code]本身识别率不高，而且一般网站的验证码都带有大量干扰元素。(￣▽￣)" 所以我们首先要对验证码进行去噪。 对于单像素干扰线、干扰点我们可以通过扫描整个图像，考察每一个像素点所临近的八个像素点的颜色，如果不同的个数大于一定的值，那就说明该点是离散点，需要去除。 另外也可以尝试设定阈值来直接将验证码二值化。 下面是两张学校网站上的验证码 [img]http://files.jb51.net/file_images/article/201609/20169991936282.png?20168991947[/img] [img]http://files.jb51.net/file_images/article/201609/20169992024422.png?20168992032[/img] 我们可以看到验证码存在单像素干扰点，所以我们需要设法去除。但是经过反复刷新验证码，发现这个验证码      1. 只有加法运算      2.至多两位数的加法      3.文字部分一定是红色(255,0,0) 有了上述的信息，可以判断这个验证码的生成算法是有缺陷的 利用上述脚本我们可以将图像进行二值化，利用google ocr进行识别。再通过[code]eval()[/code]来对表达式进行求值。 [b]总结[/b] python验证码识别的内容到这就基本介绍了，希望这篇文章对大家的学习或者工作能有所帮助，如果有疑问大家可以留言交流。