1.为什么需要电脑对图片中的数字和字将进行识别：
在生活中，很多时候需要识别一些图片中的数字和字母，就像很多网站的验证码识别，对于个人来说，单个的此类事件需要的时间和精力很少，可对于一些机构、企业来说，可能就需要重复很多次（例如某些机构需要向某网站提交多次文档、申请多次访问等操作）。这时，大量的此类工作对于人眼的损耗较大，不但需要损耗人力，同时由于眼花和疲劳等原因可能会导致读取出来的信息出现差错，从而降低效率。所以，就需要使用电脑来执行这一操作。
2. python 实现的原理和步骤：
2.1环境搭建：
需要python安装opcv、numpy、pil和pytesseract这几个第三方库；
2.2基本原理介绍：
通过图像的预处理操作后，再将读取出来的数组转换成image形式，然后提取图片的有用信息。
2.3方法步骤简介：
首先是图片的预处理操作，一般顺序为先进行图像的二值化，之后再对图片进行数字形态学运算（主要是开运算），由于pytesseract内置函数识别的图片是image形式而不是opencv中的多维数组形式，所以在识别之前需要先使用pil中的image函数将图片格式进行转换，最后再通过pytesseracr中的函数进行识别。
大致简单代码如下：
import cv2 as cv import numpy as np from PIL import Image import pytesseract as tess #构造函数 def recognize_text(): #灰度化图像： gray = cv. cvtColor(src, Cv. COLOR_BGR2GRAY) #二值化图像： ret, binary = cv. threshold(gray, 0 ,255, cv. THRESH_BINARY_INV | cv. THRESH_OTSU) #开运算： kernel = cv. getstructuringelement(cv. MORPH_RECT, (1,2))#使用1*2的面积元素 bin1 = cv. morphologyEx(binary, cv. MORPH_OPEN, kernel) kernel = cv. getstructuringelement(cv. MORPH_RECT, (2,1))#使用2*1的面积元素 open_out = cv. morphologyex(bin1, cv. MORPH_OPEN, kernel
cv.bitwise_not(open_out, open_out)#将图片背景转换为白色 #转换图片格式 textImage = Image. fromarray(open_out) #读取信息 text = tess. image_to_string(textImage) print（text）
sre cv. imread("图像路径") cv. namedWindow("input image". WINDOW_AUTOSIZE) cv. imshow("input image", sre) #调用函数 recognize_text(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()
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3.总结：
上述步骤和代码只是一个基本思路和例子，具体步骤代码还需要结合图片的具体情况，有的图片可能不需要开运算就可以直接进行后面的操作，也有一些图片需要进行多次开运算的处理，所以还需要结合实际情况进行调整后使用。
