带带弟弟吧！

今天要给大家介绍的是一个非常实用的 Python 库——ddddocr，它是一个轻量级的 OCR（Optical Character Recognition）库，可以快速识别图片中的文字，特别适合验证码识别、截图文字提取等场景。ddddocr 使用的是深度学习模型，虽然库非常小巧，但识别效率很高，操作简单方便，非常适合开发者在项目中快速集成。

今天测试的一张验证码:

完整的识别了

什么是 ddddocr？

ddddocr 是一个开源的 OCR 库，由 Python 开发，它主要依赖于深度学习模型来识别图像中的文字。该库专门优化了验证码识别的功能，能够应对各种复杂场景的文字提取任务。它特别适合开发者快速解决小型 OCR 需求，比如：

• 自动填写网站上的验证码
• 从截图中提取特定文本
• 自动化处理应用程序中的文字内容

ddddocr 最大的特点在于它的识别准确度高，安装方便，几行代码即可实现复杂的 OCR 操作。

安装 ddddocr

ddddocr 的安装非常简单，只需一条命令：

pip install ddddocr

安装完成后，我们就可以直接开始使用它来进行 OCR 识别。

快速上手：从图片中提取文字

下面我们来看一下如何使用 ddddocr 从图片中提取文字。假设我们有一张包含验证码的图片，我们可以直接用 ddddocr 来识别其中的文字。

import ddddocr

# 初始化 OCR 模型
ocr = ddddocr.DdddOcr()

# 加载图片数据
with open("captcha_image.png", "rb") as f:
    img_bytes = f.read()

# 识别文字
text = ocr.classification(img_bytes)
print(f"识别结果：{text}")

识别结果示例：

如果图片中有文字 "ABCD"，运行这段代码会输出：

识别结果：ABCD

解析代码

• 初始化 OCR 模型：首先，我们实例化一个 DdddOcr 对象，这就是 ddddocr 的核心识别引擎。
• 加载图片数据：将图片文件读取为字节格式，这一步可以处理任何格式的图片文件。
• 识别文字：调用 classification 方法，将图片的字节内容传入，即可返回识别结果。

ddddocr 的优势：简单、高效的验证码识别

ddddocr 不仅仅是一个普通的 OCR 库，它还针对验证码进行了特殊优化。通过上面的例子，我们可以看到它在处理图片数据时非常轻松，几行代码即可完成识别操作。相比一些复杂的 OCR 库（如 Tesseract），ddddocr 的实现更加简洁，特别适合快速处理验证码或者简易的文本识别任务。

ddddocr 的核心优势：

• 识别准确：即便是复杂的验证码，ddddocr 也能够快速解析出正确内容。
• 高效处理：对验证码的特殊优化使其在处理复杂验证码时更加高效，速度较快。
• 轻量级：ddddocr 库非常轻量，相比于一些大型 OCR 库，它占用的系统资源少，适合快速集成。

实际应用：自动填写验证码

假设我们正在编写一个脚本，用于自动登录某个网站，每次登录时都会出现验证码。使用 ddddocr 可以轻松地解决这个验证码难题，将它集成到自动化脚本中。

代码示例

import ddddocr
from selenium import webdriver

# 初始化 OCR
ocr = ddddocr.DdddOcr()

# 启动浏览器，访问目标网站
browser = webdriver.Chrome()
browser.get("https://example.com/login")

# 获取验证码图片
captcha_element = browser.find_element_by_id("captcha")
captcha_screenshot = captcha_element.screenshot_as_png

# 使用 ddddocr 识别验证码
captcha_text = ocr.classification(captcha_screenshot)
print(f"验证码识别结果：{captcha_text}")

# 将验证码填入输入框
captcha_input = browser.find_element_by_id("captcha_input")
captcha_input.send_keys(captcha_text)

# 提交表单
submit_button = browser.find_element_by_id("submit")
submit_button.click()

实现步骤解析

1. 启动浏览器：使用 selenium 启动浏览器，打开目标网站的登录页面。
2. 截图验证码：获取验证码图片的元素，使用 screenshot_as_png 截取图片的字节数据。
3. 验证码识别：利用 ddddocr 的 classification 方法，将截图数据转化为文本。
4. 填写并提交表单：将识别出的验证码输入到页面的验证码输入框，最后点击提交按钮。

注意：在实际使用时，请确保遵循网站的使用条款，不要使用自动化工具违反规定。

使用 OCR + 文本识别的其他场景

除了验证码识别，ddddocr 还可以用于其他场景的 OCR 需求。例如：

• 自动化办公：提取屏幕截图中的文字内容，便于快速处理信息。
• 数据采集：在数据采集中，快速提取图片内容，减少手动输入的繁琐。
• 智能化应用：在一些智能应用场景中，比如票据识别、购物单识别等，ddddocr 能够实现快速的文本处理。

总结：为什么 ddddocr 值得一试？

在我实际使用 ddddocr 进行 OCR 任务的过程中，感受到它的轻量化和高效性确实很适合应对验证码识别和小型文本提取任务。与一些功能繁杂的 OCR 库不同，ddddocr 的设计让它更适合集成在项目中，并实现小范围的快速 OCR 识别。

如果你需要一款轻量、易用且效率高的 OCR 库，不妨试试 ddddocr。