Python 處理圖片像素點(diǎn)的實(shí)例
更新時(shí)間：2019年01月08日 08:42:44 作者：seTaire
今天小編就為大家分享一篇Python 處理圖片像素點(diǎn)的實(shí)例，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
###在做爬蟲的時(shí)候有時(shí)需要識別驗(yàn)證碼,但是驗(yàn)證碼一般都有干擾物,這時(shí)需要對驗(yàn)證碼進(jìn)行預(yù)處理,效果如下:
from PIL import Image
import itertools
img = Image.open('C:/img.jpg').convert('L') #打開圖片,convert圖像類型有L,RGBA
# 轉(zhuǎn)化為黑白圖
def blackWrite(img):
blackXY = []
# 遍歷像素點(diǎn)
for x in range(img.size[0]):
for y in range(img.size[1]):
print img.getpixel((x,y))
if img.getpixel((x,y))<128:
img.putpixel((x,y),0) # 置為黑點(diǎn)
blackXY.append((x,y))
else:
img.putpixel((x,y),255) # 置為白點(diǎn)
return blackXY
# 去除干擾點(diǎn)
def clrImg(img,pointArr):
# 獲取周圍黑點(diǎn)的個(gè)數(shù)
def getN(p):
count = 0
x = [p[0]-1,p[0],p[0]+1]
y = [p[1]-1,p[1],p[1]+1]
for i in itertools.product(x,y): # 笛卡爾積
try:
if img.getpixel(i) == 0:
count +=1
except:
print 'out of'
continue
print count
return count
for p in pointArr:
if getN(p)<5: # 周圍黑點(diǎn)個(gè)數(shù) <5 的黑點(diǎn)認(rèn)為是干擾點(diǎn),置為白點(diǎn)
img.putpixel(p,255)
pointArr = blackWrite(img)
clrImg(img,pointArr)
img.save("C:/img_1.jpg")
以上這篇Python 處理圖片像素點(diǎn)的實(shí)例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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