ocr截图识别

OCR截图识别是一种利用光学字符识别（OCR）技术来识别截图中的文字的方法。OCR技术是一种将印刷体或手写体转换为可编辑文本的技术，可以将图片中的文字提取出来并转化为可编辑的文本格式。

OCR截图识别的分类可以根据识别对象的不同进行划分，包括通用OCR和专用OCR。通用OCR适用于各种场景下的文字识别，可以识别各种字体和语言。专用OCR则是针对特定领域或特定语种的文字识别，例如身份证识别、银行卡识别等。

OCR截图识别的优势在于可以快速准确地将截图中的文字提取出来，节省了手动输入的时间和精力。它可以应用于各种场景，例如扫描文档、图像搜索、自动化数据录入等。

腾讯云提供了OCR截图识别的相关产品，包括腾讯云OCR文字识别和腾讯云智能图像识别。腾讯云OCR文字识别可以实现通用OCR和专用OCR的功能，支持多种语言和字体的识别。腾讯云智能图像识别则可以识别图像中的文字、物体、场景等信息。

腾讯云OCR文字识别产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/ocr

腾讯云智能图像识别产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/imagerecognition

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1、对于搜狗的接口调用的还是http://ocr.shouji.sogou.com/v2/ocr/json，这个接口识别效果很好，但是对于图片的尺寸有规定。本人对截取图片进行了尺寸上的优化，保证较小的文字也能识别。具体大家自行测试。 2、腾讯ocr接口，也比较准确，但是速度比较慢。 3、百度ocr接口，精确度还可以，但是标点符号识别不准确，速度一般。 4、有道ocr接口，速度很快平均0.3-0.4秒就可识别出来。但是接口受ip请求的限制。（仅供参考）软件使用： 1、默认快捷键F4，可以自行修改，在托盘图标右键设置里可以修改。 2、截图之后松开左键即可。 3、截图时按住Ctrl，强制性拆分文字。说明：如果有问题请及时反馈链接：https://pan.baidu.com/s/1P2xb9kBwX1gj8j2_APivZw 更新公告：

大数据文摘出品作者：Caleb 上海尚未解封。 4月9日，在上海市疫情防控工作新闻发布会上，上海市副市长、市疫情防控工作领导小组副组长宗明表示，3月1日以来，上海市已持续开展了多轮次核酸筛查或抗原检测。自4月4日上海宣布进行全员核酸检测以来，截至4月8日24时，累计筛查约9527万人次，已完成检测的样本中累计检出阳性感染者9.44万余人。面对如此数量的核酸报告，人工核查核酸报告费时费力，高压之下些许错误也无法避免，有什么更好的办法吗？ 4月7日，根据复旦大学报道，学校信息科学与工程学院博士生李小康

教你python自动识别图文验证码的解决方案！

对于web应用程序来讲，处于安全性考虑，在登录的时候，都会设置验证码，验证码的类型种类繁多，有图片中辨别数字字母的，有点击图片中指定的文字的，也有算术计算结果的，再复杂一点就是滑动验证的。诸如此类的验证码，对我们的系统增加了安全性的保障，但是对于我们测试人员来讲，在自动化测试的过程中，无疑是一个棘手的问题。 1、web自动化验证码解决方案一般在我们测试过程中，登录遇到上述的验证码的时候，有以下种解决方案: 第一种、让开发去掉验证码第二种、设置一个万能的验证码第三种、通过cookie绕过登录第四种、自动识别技术识别验证码 2、自动识别技术识别验证码前三种解决方案，想必大家都比较了解，本文重点阐述第四种解决方案，也就是验证码的自动识别，关于验证码识别这一块，可以通过两个方案来解决，第一种是：OCR自动识别技术，第二种是：通过第三方打码平台的接口来识别。 OCR识别技术 OCR中文名称光学识别， tesseract是一个有名的开源OCR识别框架，它与Leptonica图片处理库结合，可以读取各种格式的图像并将它们转化成超过60种语言的文本，可以不断训练自己的识别库，使图像转换文本的能力不断增强。如果团队深度需要，还可以以它为模板，开发出符合自身需求的OCR引擎。那么接下来给大家介绍一下如何使用tessract来识别我们的验证码。关于OCR自动识别这一块，需要大家安装Tesseract，并配置好环境，步骤如下 1)、安装tesseract 适用于Tesseract 3.05-02和Tesseract 4.00-beta的 Windows安装程序下载地址：github.com/UB-Mannheim… 2)、加入培训数据 tesseract 默认只能识别英文，如果您想要识别其他语言，则需要下载相应的培训数据下载地址：github.com/tesseract-o… 下图为中文数据包我们只做中文，暂时下载一个中文的文字训练数据就可以，然后将.traineddata文件复制到安装之后的’tessdata’目录中。C:\OCR\Tesseract-OCR\tessdata 3)、配置环境变量要从任何位置访问tesseract-OCR，您可能必须将tesseract-OCR二进制文件所在的目录添加到Path变量中C:\OCR\Tesseract-OCR。安装后tesseract之后，并不能直接在python中使用，我们要想在python中使用，需要安装pytesseract模块我们可以通过 pip 安装 pip install pytesseract python中识别验证码图片内容安装好后。找一张验证码图片，如下图（命名为test.jpg），放在当前python文件同级目录下面，使用 PIL中的Image中的open方法打开验证码图片，调用pytesseract.image_to_string方法，可以识别图片中的文字，并且转换成字符串，如下面代码所示。 import pytesseract from PIL import Image pic = Image.open(‘test.jpg’) pic 为打开的图片,lang指定识别转换的语言库 text = pytesseract.image_to_string(pic,lang=‘chi_sim’) print(text) 通过上述方法能识别简单的验证码，但是存在一定的问题，识别的精度不高，对于一些复杂一点，有干扰线的验证码无法正确识别出结果。接下来给大家介绍一下第二种识别的方案，第三方的打码平台识别打码平台识别验证码第三方的打码平台相对于OCR来讲，优势在于识别的精准度高，网络上的第三方打码平台很多，百度随便一搜就有几十个，这个给大家列举几个，如下所示：网络上的第三方打码平台众多，这里小编选择超级鹰这个第三方的平台来给大家做演示。首先登录我们需要注册登录超级鹰这个网站 www.chaojiying.com，进入之后我们找到python对应的开发文档并下载，下载开发文档下载之后解压缩，得到如下文件第三方打码平台的接口分析我们打开chaojiying.py这个文件后，会发现这个文件中给出了的接口非常简单，如下所示首先第一步创建一个用户对象：三个参数（账号，密码，软件ID），账号密码就是该网站的账号密码，那么软件ID呢？软件ID我们可以在用户中心找到软件ID，然后进去点击生成一个软件ID（如下图），第二行代码就是打开一个要识别的验证码图片，并读取内容，第三行，调用PostPic方法识别验证码，两个参数（验证码图片内容，验证码类型），关于验证码类型，请参考该网站的价格体系（如下图）,根据验证码类型选择对应的数值传入。结果提取： PostPi

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