这篇“python的muggle_ocr库怎么使用”文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇“python的muggle_ocr库怎么使用”文章吧。
公司主营业务：成都网站制作、成都做网站、外贸营销网站建设、移动网站开发等业务。帮助企业客户真正实现互联网宣传，提高企业的竞争能力。成都创新互联公司是一支青春激扬、勤奋敬业、活力青春激扬、勤奋敬业、活力澎湃、和谐高效的团队。公司秉承以“开放、自由、严谨、自律”为核心的企业文化，感谢他们对我们的高要求，感谢他们从不同领域给我们带来的挑战，让我们激情的团队有机会用头脑与智慧不断的给客户带来惊喜。成都创新互联公司推出正镶白免费做网站回馈大家。
1、muggle_ocr是一款轻量级的ocr识别库，对于python来说是识别率较高的图片验证码模块。
2、主要用于识别各种类型的验证码，一般文字提取效果稍差。
pip install muggle_ocr
import muggle_ocr # 初始化sdk；model_type 包含了 ModelType.OCR/ModelType.Captcha 两种模式,分别对应常规图片与验证码 sdk = muggle_ocr.SDK(model_type=muggle_ocr.ModelType.Captcha) with open(r"d:Desktop四位验证码.png", "rb") as f: img = f.read() text = sdk.predict(image_bytes=img) print(text)
相关实例扩展：
import time # 1. 导入包 import muggle_ocr """ 使用预置模型，预置模型包含了[ModelType.OCR, ModelType.Captcha] 两种 其中 ModelType.OCR 用于识别普通印刷文本, ModelType.Captcha 用于识别4-6位简单英数验证码 """ # 打开印刷文本图片 with open(r"test1.png", "rb") as f: ocr_bytes = f.read() # 打开验证码图片 with open(r"test2.jpg", "rb") as f: captcha_bytes = f.read() # 2. 初始化；model_type 可选: [ModelType.OCR, ModelType.Captcha] sdk = muggle_ocr.SDK(model_type=muggle_ocr.ModelType.OCR) # ModelType.Captcha 可识别光学印刷文本 for i in range(5): st = time.time() # 3. 调用预测函数 text = sdk.predict(image_bytes=ocr_bytes) print(text, time.time() - st) # ModelType.Captcha 可识别4-6位验证码 sdk = muggle_ocr.SDK(model_type=muggle_ocr.ModelType.Captcha) for i in range(5): st = time.time() # 3. 调用预测函数 text = sdk.predict(image_bytes=captcha_bytes) print(text, time.time() - st) """ 使用自定义模型 支持基于 https://github.com/kerlomz/captcha_trainer 框架训练的模型 训练完成后，进入导出编译模型的[out]路径下, 把[graph]路径下的pb模型和[model]下的yaml配置文件放到同一路径下。 将 conf_path 参数指定为 yaml配置文件 的绝对或项目相对路径即可，其他步骤一致，如下示例： """ with open(r"test3.jpg", "rb") as f: b = f.read() sdk = muggle_ocr.SDK(conf_path="./ocr.yaml") text = sdk.predict(image_bytes=b)
以上就是关于“python的muggle_ocr库怎么使用”这篇文章的内容，相信大家都有了一定的了解，希望小编分享的内容对大家有帮助，若想了解更多相关的知识内容，请关注创新互联行业资讯频道。
