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。
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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。 -
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。 -
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。