Как можно улучшить распознавание капчи при помощи Python?

Для улучшения распознавания капчи при помощи Python, OpenCV и Tesseract можно применить следующие методы:

1. Преобразовать изображение капчи: перед распознаванием можно попробовать применить фильтры, операции морфологического преобразования или другие техники обработки изображений для улучшения качества изображения и выделения текста.

2. Настроить параметры Tesseract: можно экспериментировать с различными параметрами и настройками Tesseract, такими как языковые модели, методы сегментации текста и другие параметры, чтобы достичь лучших результатов распознавания.

3. Обучить модель на своих данных: в случае если капчи имеют специфический стиль или шрифт, можно попробовать обучить модель машинного обучения на своих данных для более точного распознавания.

4. Использовать ансамбль моделей: можно попробовать комбинировать несколько моделей распознавания текста или использовать ансамблирование для улучшения качества распознавания.

5. Очистить изображение от шума: если изображение содержит шум или артефакты, рекомендуется предварительно очистить его, чтобы повысить качество распознавания.

После применения этих методов можно провести тестирование и оценку результатов для выбора оптимального подхода к распознаванию капчи.

Ну так ты хреначишь BGR2GRAY+пороговое преобразование с фиксированным порогом, и думаешь что оно само сработает? Волшебную кнопку ждёшь? 
 Попробуй перегнать в HSV и поэкспериментируй с каналами, посмотри, какой наиболее информативный. Используй алгоритм Otsu для определения порога. 
 Попробуй разбить текст на символы, например, через connected components with stats. Если символы не касаются друг друга, должно сработать. Если касаются, то будет сложнее - нужно будет как-то разделять их ДО порогового преобразования. 
 Потом уже пробуй распознать каждый символ. Если шрифт всегда один и тот же, то может и pytesseract не понадобится, просто собери образцы символов и ищи их через generalized Hough-Guil.