python使用Ddorc解析图片验证码出现问题

Question

通过python使用Ddorc进行图片验证码解析时，出现了报错，但是验证码正确解析了出来，如图

红色异常部分经解析，为Expected shape from model of {1,19} does not match actual shape of {1,24} for output
部分python代码为

import ddddocr

cap_imgdata=cap_reponse.content
cap_image=Image.open(io.BytesIO(cap_imgdata))
buf = io.BytesIO()
cap_image.save(buf, format="PNG")
img_bytes = buf.getvalue()
orc = ddddocr.DdddOcr()
results = orc.classification(img_bytes)
print(results)

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

根据您提供的信息，看起来您在使用DDDOrc进行图像识别时遇到了一个形状不匹配的错误。这个错误是因为模型期望的输入形状与实际接收到的形状不同。

您的代码显示了对一张图片进行处理并使用DDDOrc进行识别的过程。然而，错误提示表明模型期望的输出形状是(1, 19)，但实际得到的是(1, 24)。这可能意味着模型可能只训练用于处理特定大小的文本，而当前的验证码图片包含额外的字符。

解决这个问题的方法之一是尝试调整图片尺寸或对图片进行裁剪，使其内容更符合模型的预期。您可以先尝试将验证码图片拉伸或压缩到合适的宽度（例如，如果每个字符占据固定宽度，可以尝试减少宽度）。下面是一个简单的示例，展示了如何在PIL库的帮助下调整图片宽度：

from PIL import Image

# 假设您已经定义了一个函数来获取验证码图片的合适宽度
def get_expected_width():
    # 根据模型需求计算宽度，这里仅作演示，实际情况需要调整
    return 19 * 10  # 假设每个字符宽10像素，总共19个字符

def resize_image_to_fit(image, expected_width):
    height = int(image.height * (expected_width / image.width))
    resized_image = image.resize((expected_width, height), resample=Image.BICUBIC)
    return resized_image

cap_image = Image.open(io.BytesIO(cap_imgdata))
resized_cap_image = resize_image_to_fit(cap_image, get_expected_width())
buf = io.BytesIO()
resized_cap_image.save(buf, format="PNG")
img_bytes = buf.getvalue()

orc = ddddocr.DdddOcr()
results = orc.classification(img_bytes)
print(results)

这段代码首先定义了一个get_expected_width()函数来计算期望的宽度，然后定义了一个resize_image_to_fit()函数来按比例缩放图像。接下来，我们对原始图片进行缩放，并再次尝试进行OCR识别。

请确保根据您的具体情况进行调整，特别是get_expected_width()函数，以便为您的模型提供正确的宽度。如果问题仍然存在，您可能需要检查模型是否支持可变长度的输入，或者考虑使用其他能处理任意长度验证码的OCR库。