验证码处理之后就需要对处理的验证码进行识别训练，这里用Tesseract-ocr工具进行识别，用jTessBoxeditor进行训练生成模板。
一，对图片进行处理
利用上一篇代码对图片进行降噪处理，得到较为清晰地图片。
这里需要你在需要登入的网站中提取大量的验证码图片，在获取图片时，查看网站的登入框是否在iframe标签中，已经图片是否有需要点击输入框才会出现，若是如此，可以用selenium中driver来跳转iframe标签，用点击事件来显示验证码，然后再获取src属性进行下载。
二，生成tif文件
在获取一定数量验证码后（储存在images中），打开jTessBoxeditor，Tools>Merge TIFF
选择之前保存图片的文件，shift将文件全选，注意文件显示的格式
之后选择生成fift路径以及设置名称此处名称要设置为这样的格式[lang].[fontname].exp[num].tif
其中lang为语言名称，fontname为字体名称，num为序号，可以随便定义。
三，生成box文件
这样遍将多个jpg文件合成一个tif文件（可能显示的是一个验证码），然后我们需要利用tif文件来生成box文件。
再打开jTessBoxEditor（如果之前有其他好点的模板就选择其他的，这样自动识别的会多一点，省之后的人力）。
这一步之后就会在 tif 文件目录下生成一个box文件，在jTessBoxEditor中打开（如图 ↓ ）
四，调整位置
如果模板较好的话会出现这样的文件（也许位置可能没有识别的这么准，那个就需要人工调节，记得保存，下面可以翻页）
也有可能是这样
如果是这样的话，你需要用文本方式打开box文件（六列分别对应，值，位置*4，页码值-1），我们需要创建的1~7页的那四行，随便找四行复制一下，然后改一下页码，没有框的几个验证码有了，然后再调整位置。（注意最后的一列为 页码数-1 ）
在调整完所有验证码后，在tif文件目录下建立一个新建名为下xxx.font_properties的文本文件(xxx与自定义语言名称相同）内容为 font 0 0 0 0 0之后再去txt后缀
五，训练
这样 tif，box，font_properties文件都有了，就可以生成模板了
训练完之后就在tif文件下生成了tessdata文件夹，里面便是训练完成模板mob.traineddata，将模板移动到Tesseract—ocr>tessdata目录下，这样便可以用Tesseract-ocr识别验证码了
查阅过的博客：
《Python Tesseract识别验证码》：https://blog.csdn.net/u011457798/article/details/84063963
《使用Tesseract破解验证码并训练字库的方法》：https://blog.csdn.net/makesibushuohua/article/details/52058310