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交互式验证码越来越多，如极验滑动验证码需要滑动拼合滑块才可以完成验证，点触验证码需要完全点击正确结果才可以完成验证，另外还有滑动宫格验证码、计算题验证码等。
图形验证码的识别
图形验证码，是最简单的一种验证码，这种验证码最早出现，现在也很常见，一般由 4 位字母或者数字组成。
将图片翻译成文字的技术。将图片翻译成文字一般被称为光学文字识别（Optical Character Recognition），简写为OCR。
利用 OCR 技术识别图形验证码。
识别图形验证码需要库 tesserocr 。因此需要提前进行安装。
识别测试
接下来新建一个项目，将验证码图片放到项目根目录下，使用 tesserocr 库识别验证码，代码如下：
import tesserocr
from PIL import Image
image = Image.open('code.jpg')
result = tesserocr.image_to_text(image)
prin(result)
这里我们新建了一个 Image 对象，然后调用 tesserocr 的 image_to_text() 方法。传入该 Image 对象即可完成识别。结果如下所示：
另外，tesserocr 还有一个更加简单的方法，这个方法可以直接将图片文件转为字符串，代码如下：
import tesserocr
print(tesserocr.file_to_text('code.jpg'))
不过，此种方法的识别效果不如上一种好。
验证码处理
接下来我们换一个验证码，将其命名为 code2.jpg，如下图：
重新使用之前的代码来测试：
import tesserocr
from PIL import Image
image = Image.open('code2.jpg')
result = tesserocr.image_to_text(image)
print(result)
可以看到如下输出结果：
这次识别和实际结果有偏差，这是因为验证码内的多余线条干扰了图片的识别。对于这种情况，我们还需要做一下额外的处理，如转灰度、二值化等操作。
我们可以使用Image对象的convert()方法传入’L’参数，将图片转化为灰度图像
image = image.convert('L')
image.show()
传入‘1’即可将图片进行二值化处理
image = image.convert('1')
image.show()
我们还可以指定二值化的阈值。上面的方法采用的阈值默认是127。不过我们不能直接转化原图，要将原图转化为灰度图，然后指定二值化阈值，进行二值化处理。代码如下：
image = image.convert('L')
threshold = 80
table = []
for i in range(256):
if i < threshold:
table.append(0)
else:
table.append(1)
image = image.point(table, '1')
image.show()
在这里，变量 threshold 代表二值化阈值，阈值设置为80。然后通过 point() 方法将其做二值化处理。结果如下：
我们发现原来验证码中的线条已经去除，整个验证码变得黑白分明。这时重新识别验证码，代码如下：
import tesserocr
from PIL import Image
image = Image.open('code2.jpg')
image = image.convert('1')
result = tesserocr.image_to_text(image)
print(result)
运行结果如下：
那么，针对一些有干扰的图片，我们可以做一些灰度和二值化处理，这样会提高图片识别的正确率。