因课程作业有字符识别相关题目，所以使用tesseract库试试效果

环境

Python3.6
Pycharm
Opencv-python
pillow
Pytesseract
Tesseract-OCR

环境配置可以参考：

python、opencv的安装配置
pil、tesseract的安装配置

识别的二维码：

图像预处理：

1.验证码图片(滤波)灰度化

2.二值化（使用自适应阈值的方法）

3.形态学操作(膨胀腐蚀开闭…)
得到白色背景较干净的图片

字符识别结果：

可以检测一些规则字体的图片，试一试其他的稍微难点的验证码，效果不是那么好，特别是一下字体。手写字体效果也不好。可以对Tesseract重新训练一些样本进行相对应图片的识别。
Tesseract的训练

代码：

import cv2 as cv
import numpy as np
from PIL import Image
import pytesseract as tess

def recognize_text():
    gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    cv.imshow("gray", gray)
    # 固定阈值二值化
    ret, binary = cv.threshold(gray, 150, 255, cv.THRESH_BINARY)
    # 自适应二值化
    # binary = cv.adaptiveThreshold(gray, 255, cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv.THRESH_BINARY, 25, 10)
    cv.imshow("binary", binary)
    
    # 形态学的处理，滤除噪点
    kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 1))
    dilate_image = cv.dilate(binary, kernel)
    kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 3))
    erode_image = cv.erode(dilate_image, kernel)
    cv.imshow("erode_image", erode_image)
    
    # 将dilate_image转为Image
    textImage = Image.fromarray(erode_image)
    # 识别
    txt = tess.image_to_string(textImage)
    print("识别结果为：", txt)


print("验证码识别：")
src = cv.imread("G:\\Python\\verification\\4.png")
cv.imshow("src", src)
recognize_text()

cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
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