本文將具體介紹如何利用Python的圖像處理模塊pillow和OCR模塊pytesseract來識別上述驗證碼（數(shù)字加字母）。

我們識別上述驗證碼的算法過程如下：

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將原圖像進行灰度處理，轉(zhuǎn)化為灰度圖像；

獲取圖片中像素點數(shù)量最多的像素（此為圖片背景），將該像素作為閾值進行二值化處理，將灰度圖像轉(zhuǎn)化為黑白圖像（用來提高識別的準(zhǔn)確率）；

去掉黑白圖像中的噪聲，噪聲定義為：以該點為中心的九宮格的黑點的數(shù)量小于等于4；

利用pytesseract模塊識別，去掉識別結(jié)果中的特殊字符，獲得識別結(jié)果。

我們的圖片如下（共66張圖片）：

完整的Python代碼如下：

運行結(jié)果如下：

我們可以看到圖片識別的正確率為80%以上，其中數(shù)字類圖片的識別正確率為100%.

我們可以在圖片識別方面的算法再加改進，以提高圖片識別的正確率。當(dāng)然，以上算法并不是對所有驗證碼都適用，不同的驗證碼需要用不同的圖片處理算法。