在使用pytesseract的过程中，有时候会遇到“[WinError 2] 系统找不到指定的文件”这个错误。这个错误通常是由于tesseract路径配置不正确导致的。下面是解决此问题的步骤：
Python 2.7 IDE Pycharm 5.0.3 Firefox浏览器：47.0.1 PIL : Pillow-3.3.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl PIL第三方库的下载 win下安装whl文件 http://www.cnblogs.com/2589-spark/p/4501816.html Pytesser：依赖于PIL ，Tesseract 了解pytesser及基本使用 http://blog.sina.com.cn/s/blog_5d56279201017ft
注：不知道为啥我装python 3.5的时候蛋疼的选择了管理员安装，所以运行命令提示符的话也需要管理员权限。怎么操作就不说了。
之前在博文中介绍在python中如何调用tesseract ocr引擎，当时主要介绍了shell模式，shell模式需要安装tesseract程序，并且效率相对略低。
目录[-] 在使用pytesser做图片文字识别时遇到 WindowsError: [Error 2] 错误，报错内容如下: Traceback (most recent call last): File "E:/Code/Captcha/ChinaMobileEC/recogCaptcha.py", line 37, in <module> print pytesser.image_to_string(out) File "E:\Code\Captcha\pytesser\pytess
前文已经简要介绍tesseract ocr引擎的安装及基本使用，其中提到使用-l eng参数来限定语言库，可以提高识别准确率及识别效率。
从 Google 的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机，机器视觉一直都是一个应用广 泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。
各位在企业中做Web漏洞扫描或者渗透测试的朋友，可能会经常遇到需要对图形验证码进行程序识别的需求。很多时候验证码明明很简单（对于非互联网企业，或者企业内网中的应用来说特别如此），但因为没有趁手的识别库，也只能苦哈哈地进行人肉识别，或者无奈地放弃任务。在这里，我分享一下自己使用Python和开源的tesseract OCR引擎做验证码识别的经验，并提供相关的源代码和示例供大家借鉴。 一、关于图形验证码识别与tesseractOCR 尽管多数图型验证码只有区区几个数字或字母，但你可能听说了，在进行机器识别的过程
直接打开pycharm，选License server激活，输入：http://idea.imsxm.com Tesseract-OCR 使用 修改pytesseract.py原文件 tesseract_cmd = 'tesseract';//此处需要修修改 tesseract_cmd = 'C:/Users/1311311/AppData/Local/Tesseract-OCR/tesseract.exe' //改成你对应的路径 #如果不修改，会报错：FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。 #f = open(output_file_name)##此处需要修修改 f = open(output_file_name, encoding='utf-8') #如果不修改，会儿报错：UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xyy in position xxx: illegal multibyte sequence
https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 如果安装时勾选下载其他语言包，会提示下载失败，因为下载地址被墙，需要科学上网，或者安装的时候不勾选。 语言包下载：https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/Data-Files
tessercat下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ //请依据自己的操作系统下载exe文件安装
目前，很多网站为了防止爬虫肆意模拟浏览器登录，采用增加验证码的方式来拦截爬虫。验证码的形式有多种，最常见的就是图片验证码。其他验证码的形式有音频验证码，滑动验证码等。图片验证码越来越高级，识别难度也大幅提高，就算人为输入也经常会输错。本文主要讲解识别弱图片验证码。
http://www.zmonster.me/2015/05/05/tesseract-training.html
Tesseract是一个开源的ocr引擎，可以开箱即用，项目最初由惠普实验室支持，1996年被移植到Windows上，1998年进行了C++化。在2005年Tesseract由惠普公司宣布开源。2006年到现在，都由Google公司开发。
大多数其他的验证码都是比较简单的。例如，流行的 PHP 内容管理系统 Drupal 有一个著 名的验证码模块(https://www.drupal.org/project/captcha)，可以生成不同难度的验证码。
从Google的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机，机器视觉一直都是一个应用广泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。
参考 https://blog.csdn.net/gs80140/article/details/103938651
OCR(Optical character recognition) —— 光学字符识别，是图像处理的一个重要分支，中文的识别具有一定挑战性，特别是手写体和草书的识别，是重要和热门的科学研究方向。可惜国内的科研院所，基本没有几个高识别率的训练集——笔者联系过北京语言大学研究生一篇论文的作者，他们论文说有%90的正确识别率，结果只做了20个笔画简单的汉字（20/6753 = %0.3 常用简体汉字的千分之三），然后找了20个学生，各自手写了一遍。真的是为了论文而论文，而且很会选择样本（小而简单）
github地址:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
有的时候，并不是说所有验证码用api或者tesseract都可以正确识别出来的，还是需要经过相关训练，让tesseract知道你想让它识别出来的验证码。
Tesserocr是python的一个OCR识别库，但其实是对tesseract做的一层python API封装，所以它的核心是tesseract。因此，在安装tesserocr之前，我们需要先安装tesseract。
下载安装tesseract-ocr-setup-3.02.02 训练工具jTessBoxEditor-2.3.0 下载地址
最近要倒腾一下文字识别，直接上手iOS的识别遇到了一些困难，于是决定先在Mac上做一做，会比较简单。
本篇文章简述了使用python的splinter实现163邮箱的自动登录,介绍了splinter自动化测试工具的使用,以及mac环境下的配置;
关于中文的识别，效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了，所以自己亲身试用一下，分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路。 文中所用到的身份证图片资源是百度找的，如有侵权可联系我删除。
你要处理的大多数文字都是比较干净、格式规范的。格式规范的文字通常可以满足一些需求,不过究竟什么是“格式混乱”,什么算“格式规范”,确实因人而异。 通常,格式规范的文字具有以下特点:
何谓“真实场景”，意即图片验证码来源于实际的数据采集过程中遇到的网站，对图片验证码的识别训练工作也是出自于真实的环境。而非像很多文章用一个验证码库生成好几万个验证码图片样本，然后用一个CNN或LSTM模型，把数据扔进去跑。
按照以前的经验，编译Tesseract 3.05就是去GitHub上找一个已经解决了依赖关系（如Leptonica等）的VS2015解决方案，然后在VS中编译生成？是不是最痛苦的地方就是找不到这样的解决方案，或者在自己的Windows中不能正常编译？
本教程将介绍如何使用 OpenCV OCR。我们将使用 OpenCV、Python 和 Tesseract 执行文本检测和文本识别。
https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
上周行哥发了一篇文章，在里面用游戏案例分析了一下“我们为什么这么穷？”，可谓字字珠玑，每一个游戏案例的观点都深入人心
众所周知，Mac上肯定几乎没啥人用原生的Terminal终端，大部分人的选择基本上都是Iterm2了。
Selenium 是一个用于web应用程序自动化测试的工具，直接运行在浏览器当中，支持chrome、firefox等主流浏览器。可以通过代码控制与页面上元素进行交互（点击、输入等），也可以获取指定元素的内容。
http://blog.sina.com.cn/s/blog_56d988430102w37c.html
图片验证码采用加干扰线、字符粘连、字符扭曲方式来增强识别难度，对于以上类型的验证码均不支持。 支持的弱验证码如下：
上一篇基础篇： https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/90082023
不用再苦苦找资源，不用花任何 csdn 积分，官方已经给你提供好了，各个版本全有！ 只是大家没有经验，找不到位置罢了。 获取地址：Tesseract官方GitHub提供！
不知道大家有没有遇到过这样的问题，就是在某个软件或者某个网页里面有一篇文章，你非常喜欢，但是不能复制。或者像百度文档一样，只能复制一部分，这个时候我们就会选择截图保存。但是当我们想用到里面的文字时，还是要一个字一个字打出来。那么我们能不能直接识别图片中的文字呢？答案是肯定的。
有时候在爬取数据的时候，需要读取网页中图片中的信息。在读取和处理图像、图像相关的机器学习以及创建图像等任务中，Python一直都是非常出色的语言。有两个库非常流行的库：Pillow和Tesseract。
Refer from http://hellosure.github.io/ocr/2014/10/11/tesseract-ocr/
语言包地址：https://github.com/tesseract-ocr/tessdata
又来到了测试网络会议的第九期培训，本期的主讲人皮卡丘，培训的是关于OCR-tesseract 使用，话不多说详情如下：
github官网：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
在官网上下载下来的 tess4j 的zip，初见时看的云里雾里的，原以为是个jar，直接引用就好了，结果竟是个zip。网上查一下用法，各种说法，各种菜，全是误导，自己不懂就敢瞎说…
随着 deepinwine 的不断完善，类似中文显示等问题也在逐渐减少，目前最新的 deepinwine 应用，如 com.qq.tim.spark 等中文都显示正常，相信到后面这类问题就会完全消失。给 deepin 团队打 call ！！！
阻碍我们爬虫的。有时候正是在登录或者请求一些数据时候的图形验证码。因此这里我们讲解一种能将图片翻译成文字的技术。将图片翻译成文字一般被成为光学文字识别（Optical Character Recognition），简写为OCR。实现OCR的库不是很多，特别是开源的。因为这块存在一定的技术壁垒（需要大量的数据、算法、机器学习、深度学习知识等），并且如果做好了具有很高的商业价值。因此开源的比较少。这里介绍一个比较优秀的图像识别开源库：Tesseract。
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