Python中如何解决验证码识别难题？

最近想实现这样一需求，全自动登录网站，获取某些内容，保存为 mht 格式文件，上传至 windows 共享文件夹。
现已实现半自动登录，但需要用户手工输入验证码，想用程序实现全自动化。网上搜索各类代码，发现对于验证码的识别酷似难度极高，作为一个业余选手，颇感压力山大。
求大家伙目测此验证码识别的难度如何？
期待能给出 demo 的代码，万分感谢。
也期待能给出一些提纲性的指引。
验证码地址： https://www.cqccms.com.cn/workspace/Captcha.jpg
Python中如何解决验证码识别难题？

zlyuanteng 1楼

接入打码平台

yibo5220 2楼

import pytesseract
from PIL import Image
import cv2
import numpy as np

def preprocess_image(image_path):
    """预处理验证码图片"""
    # 读取图片
    img = cv2.imread(image_path)
    
    # 转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 二值化处理
    _, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
    
    # 降噪处理
    denoised = cv2.medianBlur(thresh, 3)
    
    return denoised

def recognize_captcha(image_path):
    """识别验证码主函数"""
    # 预处理图片
    processed_img = preprocess_image(image_path)
    
    # 使用pytesseract识别
    config = '--psm 8 --oem 3 -c tessedit_char_whitelist=ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789'
    text = pytesseract.image_to_string(processed_img, config=config)
    
    return text.strip()

def recognize_with_cnn(image_path, model_path=None):
    """使用CNN模型识别（示例结构）"""
    import tensorflow as tf
    from tensorflow import keras
    
    # 加载预处理后的图片
    img = preprocess_image(image_path)
    img = cv2.resize(img, (100, 40))  # 调整到模型输入尺寸
    img = img.reshape(1, 40, 100, 1) / 255.0  # 归一化
    
    # 构建简单CNN模型（实际使用时需要训练好的模型）
    if model_path:
        model = keras.models.load_model(model_path)
    else:
        # 示例模型结构
        model = keras.Sequential([
            keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(40,100,1)),
            keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
            keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
            keras.layers.Flatten(),
            keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
            keras.layers.Dense(36, activation='softmax')  # 26字母+10数字
        ])
    
    predictions = model.predict(img)
    # 这里需要根据实际模型输出解码
    return predictions

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 方法1: 传统OCR
    result = recognize_captcha("captcha.png")
    print(f"OCR识别结果: {result}")
    
    # 方法2: 机器学习方法
    # 需要先训练模型，这里只是展示结构
    # result_cnn = recognize_with_cnn("captcha.png")

验证码识别主要有几种方案：