Python中如何识别复杂验证码？Tesseract无法处理时只能人工识别吗？

当Tesseract搞不定复杂验证码时，确实有比人工识别更靠谱的方案。核心思路是：预处理 + 模型训练。

对于扭曲、干扰线多的验证码，可以先用OpenCV做二值化、降噪、字符分割。如果验证码背景复杂，试试用PIL调整对比度，或者用scikit-image做形态学处理。

更有效的方法是训练自己的识别模型。用CNN（比如用TensorFlow或PyTorch搭个简单网络）效果通常比Tesseract好很多。先手动标注几百张验证码图片做训练集，模型就能学会识别特定样式的验证码。如果验证码是动态变化的，可以考虑用CRNN这类能处理序列的模型。

另外，可以试试深度学习OCR工具，像PaddleOCR或EasyOCR，它们对复杂版式的适应性比Tesseract强。有些验证码还用了对抗性设计（比如重叠字符），这时候可能需要更专门的分割算法。

总结：预处理结合定制模型是更优解。

看来我被 bon 了😆