python图片验证码识别最新模块muggle_ocr的示例代码

使用Python图片验证码识别最新模块muggle_ocr能够自动识别图片验证码，提高验证码的自动破解能力。以下是该模块的示例代码及详细攻略。

安装

通过pip安装muggle_ocr模块：

pip install muggle_ocr

使用方法

1. 这是一个最简单的示例：

from muggle_ocr import OCR 
import requests

# OCR 识别验证码
api = OCR()
api.load("muggle_ocr.model")
url = "http://example.com/show-captcha.png"
r = requests.get(url)
with open("captcha.png", "wb") as f:
    f.write(r.content)
text = api.predict("captcha.png")
print(text.strip())

1. 下载的是压缩包文件？

将下载的zip模型文件进行解压，得到需要的模型文件后（默认为muggle_ocr.model），将其放到代码文件所在文件夹。

例如：解压后得到了muggle_ocr-v0.3.0.model文件，将其放到/home/win10/muggle_ocr_demo文件夹中，表示在代码运行时.npy文件会从这个文件夹中读取：

api = OCR(model_path='/home/win10/muggle_ocr_demo/muggle_ocr-v0.3.0.model')

以上两个示例说明了muggle_ocr模块的基本使用方法。对于OCR()构造函数传入的参数，可以使用默认值。在load()方法中，需要指定保存的模型文件路径。

因为这篇攻略只涉及到使用示例，所以不包含muggle_ocr的深入举例，读者可以通过详细阅读源码进一步了解该模块的更多特性和用法。

总结

以上就是“Python图片验证码识别最新模块muggle_ocr的示例代码”的完整攻略。希望这篇攻略能够帮助读者高效地识别验证码。