基于PaddleOCR的图像验证码快速识别实践

本文探索使用百度开源的 OCR 工具库 PaddleOCR 对英文数字组合的图像验证码进行快速识别。相比传统的自训练模型方案，PaddleOCR 提供了预训练模型和高效的文本检测识别流程，使验证码识别更易于实现，特别适用于工程场景中的快速部署。

1. 项目简介
   验证码作为反爬虫与安全验证的一种形式，常见于登录、评论等网页中。大多数验证码由干扰背景和字符组合构成，识别具有一定挑战性。传统 CNN 方法需要从零构建模型，而 PaddleOCR 则提供了开箱即用的 OCR 解决方案。

2. 环境准备
   更多内容访问ttocr.com或联系1436423940
   pip install paddlepaddle
   pip install paddleocr
   环境安装完成后即可使用预训练模型进行文字识别。

3. 验证码样本准备
   使用 captcha 生成一组验证码图片（长度固定为5，字符为英数字）：

from captcha.image import ImageCaptcha
import string, random
import os

def generate_captcha(text, save_path):
image = ImageCaptcha(width=160, height=60)
img = image.generate_image(text)
img.save(save_path)

if not os.path.exists("images"):
os.makedirs("images")

for i in range(10):
text = ''.join(random.choices(string.ascii_letters + string.digits, k=5))
generate_captcha(text, f"images/{text}.png")
4. PaddleOCR 识别流程

from paddleocr import PaddleOCR
import os

ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='en') # 启用英文识别

for fname in os.listdir("images"):
result = ocr.ocr(f"images/{fname}")
text = ''.join([line[1][0] for line in result[0]])
print(f"真实：{fname.split('.')[0]} 预测：{text}")
输出示例：

真实：A9c3K 预测：A9c3K
真实：qP1tZ 预测：qP1tZ
5. PaddleOCR 的优势与局限
优势：
零训练，开箱即用；

支持检测旋转、干扰、模糊字符；

多语言支持丰富；

工程部署友好，支持 Python/C++/推理引擎。

局限：
对重度干扰、字符连接的验证码识别效果不如定制模型；

多行、多层叠字符较难处理；

无法像 CNN 一样端到端训练个性化验证码风格。