通过大批量生成随机数据后进行深度网络训练，本身并非针对任何一家验证码厂商而制作，本库使用效果完全靠玄学，可能可以识别，可能不能识别。

DdddOcr、最简依赖的理念，尽量减少用户的配置和使用成本，希望给每一位测试者带来舒适的体验

项目地址：https://github.com/sml2h3/ddddocr?tab=readme-ov-file

安装步骤

从pypi安装

pip install ddddocr

从源码安装

git clone https://github.com/sml2h3/ddddocr.git
cd ddddocr
python setup.py

请勿直接在ddddocr项目的根目录内直接import ddddocr，请确保你的开发项目目录名称不为ddddocr。

文件目录说明

ddddocr 
├── MANIFEST.in
├── LICENSE
├── README.md
├── /ddddocr/
│  │── __init__.py            主代码库文件
│  │── common.onnx            新ocr模型
│  │── common_det.onnx        目标检测模型
│  │── common_old.onnx        老ocr模型
│  │── logo.png
│  │── README.md
│  │── requirements.txt
├── logo.png
└── setup.py

项目底层支持

本项目基于dddd_trainer 训练所得，训练底层框架位pytorch，ddddocr推理底层抵赖于onnxruntime，故本项目的最大兼容性与python版本支持主要取决于onnxruntime。

基础ocr识别能力

使用文档

主要用于识别单行文字，即文字部分占据图片的主体部分，例如常见的英数验证码等，本项目可以对中文、英文（随机大小写or通过设置结果范围圈定大小写）、数字以及部分特殊字符。

# example.py
import ddddocr

ocr = ddddocr.DdddOcr()

image = open("example.jpg", "rb").read()
result = ocr.classification(image)
print(result)

本库内置有两套ocr模型，默认情况下不会自动切换，需要在初始化ddddocr的时候通过参数进行切换

# example.py
import ddddocr

ocr = ddddocr.DdddOcr(beta=True)  # 切换为第二套ocr模型

image = open("example.jpg", "rb").read()
result = ocr.classification(image)
print(result)

提示 对于部分透明黑色png格式图片得识别支持: classification 方法 使用 png_fix 参数，默认为False

 ocr.classification(image, png_fix=True)

注意

之前发现很多人喜欢在每次ocr识别的时候都重新初始化ddddocr，即每次都执行 ocr = ddddocr.DdddOcr()，这是错误的，通常来说只需要初始化一次即可，因为每次初始化和初始化后的第一次识别速度都非常慢

参考例图

包括且不限于以下图片

目标检测能力

主要用于快速检测出图像中可能的目标主体位置，由于被检测出的目标不一定为文字，所以本功能仅提供目标的bbox位置 （在⽬标检测⾥，我们通常使⽤bbox（bounding box，缩写是 bbox）来描述⽬标位置。bbox是⼀个矩形框，可以由矩形左上⻆的 x 和 y 轴坐标与右下⻆的 x 和 y 轴坐标确定）

如果使用过程中无需调用ocr功能，可以在初始化时通过传参 ocr=False关闭ocr功能，开启目标检测需要传入参数 det=True

import ddddocr
import cv2

det = ddddocr.DdddOcr(det=True)

with open("test.jpg", 'rb') as f:
    image = f.read()

bboxes = det.detection(image)
print(bboxes)

im = cv2.imread("test.jpg")

for bbox in bboxes:
    x1, y1, x2, y2 = bbox
    im = cv2.rectangle(im, (x1, y1), (x2, y2), color=(0, 0, 255), thickness=2)

cv2.imwrite("result.jpg", im)

参考例图

包括且不限于以下图片

滑块检测

本项目的滑块检测功能并非AI识别实现，均为opencv内置算法实现。可能对于截图党用户没那么友好~，如果使用过程中无需调用ocr功能或目标检测功能，可以在初始化时通过传参 ocr=False关闭ocr功能或 det=False来关闭目标检测功能

本功能内置两套算法实现，适用于两种不同情况，具体请参考以下说明

a.算法1

算法1原理是通过滑块图像的边缘在背景图中计算找到相对应的坑位，可以分别获取到滑块图和背景图，滑块图为透明背景图

滑块图

背景图

    det = ddddocr.DdddOcr(det=False, ocr=False)
  
    with open('target.png', 'rb') as f:
        target_bytes = f.read()
  
    with open('background.png', 'rb') as f:
        background_bytes = f.read()
  
    res = det.slide_match(target_bytes, background_bytes)
  
    print(res)

由于滑块图可能存在透明边框的问题，导致计算结果不一定准确，需要自行估算滑块图透明边框的宽度用于修正得出的bbox

提示：如果滑块无过多背景部分，则可以添加simple_target参数， 通常为jpg或者bmp格式的图片

    slide = ddddocr.DdddOcr(det=False, ocr=False)
  
    with open('target.jpg', 'rb') as f:
        target_bytes = f.read()
  
    with open('background.jpg', 'rb') as f:
        background_bytes = f.read()
  
    res = slide.slide_match(target_bytes, background_bytes, simple_target=True)
  
    print(res)

a.算法2

算法2是通过比较两张图的不同之处进行判断滑块目标坑位的位置

参考图a，带有目标坑位阴影的全图

参考图b，全图

    slide = ddddocr.DdddOcr(det=False, ocr=False)

    with open('bg.jpg', 'rb') as f:
        target_bytes = f.read()
  
    with open('fullpage.jpg', 'rb') as f:
        background_bytes = f.read()
  
    img = cv2.imread("bg.jpg")
  
    res = slide.slide_comparison(target_bytes, background_bytes)

    print(res)

OCR概率输出

为了提供更灵活的ocr结果控制与范围限定，项目支持对ocr结果进行范围限定。

可以通过在调用 classification方法的时候传参 probability=True，此时 classification方法将返回全字符表的概率 当然也可以通过 set_ranges方法设置输出字符范围来限定返回的结果。

Ⅰ. set_ranges 方法限定返回字符返回

本方法接受1个参数，如果输入为int类型为内置的字符集限制，string类型则为自定义的字符集

如果为int类型，请参考下表

如果为string类型请传入一段不包含空格的文本，其中的每个字符均为一个待选词 如："0123456789+-x/=""

import ddddocr

ocr = ddddocr.DdddOcr()

image = open("test.jpg", "rb").read()
ocr.set_ranges("0123456789+-x/=")
result = ocr.classification(image, probability=True)
s = ""
for i in result['probability']:
    s += result['charsets'][i.index(max(i))]

print(s)

自定义OCR训练模型导入

本项目支持导入来自于 dddd_trainer 进行自定义训练后的模型，参考导入代码为

import ddddocr

ocr = ddddocr.DdddOcr(det=False, ocr=False, import_onnx_path="myproject_0.984375_139_13000_2022-02-26-15-34-13.onnx", charsets_path="charsets.json")

with open('test.jpg', 'rb') as f:
    image_bytes = f.read()

res = ocr.classification(image_bytes)
print(res)