<commit_before>#某教务系统验证码识别
##该验证码特征：
###该验证码中’3‘在每个字符图片里面处于最高和最左的位置。’m‘在每个字符里面处于最右边的位置。图片里面只有('1','2','3','z','x','c','v','b','n','m')这几个字符。且没有大写。
###字符边界一定，每个字符图片像素点都为12*12，字符左边界偏移量为-2。

######处理思路:<br />
1.边界切割<br />
3.图片转换为黑白<br />
4.将四个字符切割为单个字符<br />
5.将字符与模板比较(chars_binary.py为字符的getdata()得到的list)，不同像素点最少为该字符。<br />

##效率
1W个字符识别率为100%，网页请求+处理时间=88s

##说明
convert(‘1’)之后返回图片转换为黑白后的图像（就是convert('L')之后，阈值<127=0,否则为255)<commit_msg>modify README.md format<commit_after>####某教务系统验证码识别
######该验证码特征：
1. 该验证码中’3‘在每个字符图片里面处于最高和最左的位置。’m‘在每个字符里面处于最右边的位置。
2. 图片里面只有('1','2','3','z','x','c','v','b','n','m')这几个字符。且没有大写。
###字符边界一定，每个字符图片像素点都为12*12，字符左边界偏移量为-2。

######处理思路:<br />
1.边界切割<br />
3.图片转换为黑白<br />
4.将四个字符切割为单个字符<br />
5.将字符与模板比较(chars_binary.py为字符的getdata()得到的list)，不同像素点最少为该字符。<br />

######效率
1W个字符识别率为100%，网页请求+处理时间=88s

######说明
convert(‘1’)之后返回图片转换为黑白后的图像（就是convert('L')之后，阈值<127=0,否则为255)
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