以下是验证码识别的常用Python库及相关信息，综合多个权威来源整理：

一、主流OCR库

1. pytesseract

   基于Tesseract OCR引擎，支持文字、数字、字母等验证码识别。需先安装Tesseract-OCR软件，并配置Python路径。

2. Tesseract-OCR

   开源OCR引擎，提供Python绑定。需从https://github.com/tesseract-ocr/tesseract下载安装包，并配置系统路径。

二、图像处理与预处理库

1. OpenCV

   提供图像增强、轮廓检测、二值化等工具，常用于验证码预处理。

2. PIL （Pillow）

   Python标准图像处理库，支持图像缩放、裁剪、旋转等操作，辅助验证码预处理。

三、深度学习框架

1. TensorFlow/Keras

   可用于训练自定义验证码识别模型，需准备大量标注数据。

四、其他专用库

1. ddddocr

   支持复杂验证码（含噪声、变形字符）识别，通过AI技术训练，识别率较高。

2. Easy盾

   提供OCR识别与模板匹配结合的方法，支持图片清理、字符切分等全流程处理。

五、使用建议

• 简单验证码 ：优先使用pytesseract或ddddocr，快速集成且准确率较高。

• 复杂验证码 ：结合OpenCV进行图像预处理，再使用深度学习框架提升识别率。

• 多场景适配 ：若需跨平台或高频率识别，考虑使用预训练模型或云服务。

六、注意事项

• 验证码安全性 ：部分库（如pytesseract）可能被绕过，需结合其他防护措施。

• 依赖安装 ：深度学习框架需额外配置计算资源，普通用户建议从官方渠道获取预训练模型。