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关于利用python进行验证码识别的一些想法

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用python加“验证码”为关键词在baidu里搜一下，可以找到很多关于验证码识别的文章。我大体看了一下，主要方法有几类：一类是通过对图片进行处理，然后利用字库特征匹配的方法，一类是图片处理后建立字符对应字典，还有一类是直接利用ocr模块进行识别。不管是用什么方法，都需要首先对图片进行处理，于是试着对下面的验证码进行分析。
        一、图片处理

这个验证码中主要的影响因素是中间的曲线，首先考虑去掉图片中的曲线。考虑了两种算法：
        第一种是首先取到曲线头的位置，即x=0时，黑点的位置。然后向后移动x的取值，观察每个x下黑点的位置，判断前后两个相邻黑点之间的距离，如果距离在一定范围内，可以基本判断该点是曲线上的点，最后将曲线上的点全部绘成白色。试了一下这种方法，结果得到的图片效果很一般，曲线不能完全去除，而且容量将字符的线条去除。
        第二种考虑用单位面积内点的密度来进行计算。于是首先计算单位面积内点的个数，将单位面积内点个数少于某一指定数的面积去除，剩余的部分基本上就是验证码字符的部分。本例中，为了便于操作，取了5*5做为单位范围，并调整单位面积内点的标准密度为11。处理后的效果：

二、字符验证
        这里我使用的方法是利用pytesser进行ocr识别，但由于这类验证码字符的不规则性，使得验证结果的准确性并不是很高。具体哪位大牛，有什么好的办法，希望能给指点一下。
        三、准备工作与代码实例
        1、PIL、pytesser、tesseract
        (1)安装PIL：下载地址：http://www.pythonware.com/products/pil/
        (2)pytesser:下载地址：http://code.google.com/p/pytesser/,下载解压后直接放在代码相同的文件夹下，即可使用。
        (3)Tesseract OCR engine下载：http://code.google.com/p/tesseract-ocr/，下载后解压，找到tessdata文件夹，用其替换掉pytesser解压后的tessdata文件夹即可。
        2、具体代码

#encoding=utf-8
###利用点的密度计算
import Image,ImageEnhance,ImageFilter,ImageDraw
import sys
from pytesser import *
#计算范围内点的个数
def numpoint(im):w,h = im.sizedata = list( im.getdata() )mumpoint=0for x in range(w):for y in range(h):if data[ y*w + x ] !=255:#255是白色mumpoint+=1return mumpoint#计算5*5范围内点的密度
def pointmidu(im):w,h = im.sizep=[]for y in range(0,h,5):for x in range(0,w,5):box = (x,y, x+5,y+5)im1=im.crop(box)a=numpoint(im1)if a<11:##如果5*5范围内小于11个点，那么将该部分全部换为白色。for i in range(x,x+5):for j in range(y,y+5):im.putpixel((i,j), 255)im.save(r'img.jpg')def ocrend():##识别image_name = "img.jpg"im = Image.open(image_name)im = im.filter(ImageFilter.MedianFilter())enhancer = ImageEnhance.Contrast(im)im = enhancer.enhance(2)im = im.convert('1')im.save("1.tif")print image_file_to_string('1.tif')    if __name__=='__main__':image_name = "1.png"im = Image.open(image_name)im = im.filter(ImageFilter.DETAIL)im = im.filter(ImageFilter.MedianFilter())enhancer = ImageEnhance.Contrast(im)im = enhancer.enhance(2)im = im.convert('1')##a=remove_point(im)
    pointmidu(im)ocrend()

本人的这个方法，最终识别率确实不高，写出来，哪位高手有好的思路或者做法，望不惜赐教！