在进行网络爬虫登录时，经常会遇到需要输入用户名和密码后出现验证码的情况。这时就需要使用今天要介绍的Python第三方库ddddocr。ddddocr是一款强大的通用开源OCR识别库，具有高效、准确、易用的特点，被广泛应用于图像处理和文字识别任务。本文将为大家介绍ddddocr的基本使用方法，并提供示例代码。
项目地址： https://github.com/sml2h3/ddddocr
一、背景介绍
在计算机视觉和图像处理领域，数字识别是一个常见的任务，用于从图像中提取数字并进行识别。传统的数字识别算法在单个数字或多位数字的识别上表现良好，但对于双重数字（两位数字）的准确识别却面临一些挑战。这是因为双位数字在视觉上具有相对较高的相似性和重叠特征，使得传统方法的准确率有所下降。
为了解决双重数字识别的问题，ddddocr项目应运而生。该项目通过使用深度学习的方法，结合卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），对双重数字进行高效准确的识别。通过训练模型并进行预测，ddddocr能够识别图像中的双位数字，并输出其具体数值。
该项目具有以下特点和优势：
- 深度学习：ddddocr利用深度学习技术，特别是卷积神经网络和循环神经网络，对双重数字进行准确的识别。
- 开源项目：ddddocr是一个开源项目，允许用户免费使用、修改和分发代码。这使得更多的开发者可以参与其中，贡献自己的想法和改进。
- 高准确率：通过深度学习的方法，ddddocr在双重数字识别任务上能够取得较高的准确率，有效克服了传统方法在此任务上的困难。
- 灵活性：ddddocr提供了训练和预测的功能，用户可以根据自己的需求自定义模型并进行训练，以适应不同的双重数字识别任务。
ddddocr的目标是提供一个简单而有效的工具，帮助开发者和研究者在双重数字识别任务上取得更好的结果。通过使用该库，用户可以轻松地集成双重数字识别功能到自己的应用程序或项目中，实现更准确和可靠的数字识别功能。
二、安装
直接使用pip安装即可
pip install ddddocr安装完成后就可以在Python代码中引入ddddocr库了
import ddddocr三、使用示例
识别以下验证码
代码示例
# test.py
import ddddocr
ocr = ddddocr.DdddOcr(show_ad=False)
with open("./img/1.jpg", "rb") as f1:
im = f1.read()
yzm1 = ocr.classification(im)
with open("./img/2.jpg", "rb") as f2:
im = f2.read()
yzm2 = ocr.classification(im)
print(yzm1, yzm2)
运行结果
四、总结
本文介绍了识别英文+数字图片验证码的过程。ddddocr在对图片不进行任何处理的情况下识别效率已经非常高了。在实际应用场景中，我们还可以根据自身需求对图片进行进一步的处理，以提高识别率。在遇到一些复杂难以识别的验证码时，我们可以对其进行深度学习训练。具体实现流程可以参考我前面的博客。此外，ddddocr还可以实现识别滑块验证码和图片点选验证码的功能，有兴趣的小伙伴可以自行研究。
