使用python 對(duì)驗(yàn)證碼圖片進(jìn)行降噪處理
更新時(shí)間：2019年12月18日 09:43:51 作者：大蛇王
今天小編就為大家分享一篇使用python 對(duì)驗(yàn)證碼圖片進(jìn)行降噪處理，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
首先貼一張驗(yàn)證碼上來(lái)做案例：
第一步先通過(guò)二值化處理把干擾線去掉：
from PIL import Image
# 二值化處理
def two_value():
for i in range(1,5):
# 打開(kāi)文件夾中的圖片
image=Image.open('./Img/'+str(i)+'.jpg')
# 灰度圖
lim=image.convert('L')
# 灰度閾值設(shè)為165，低于這個(gè)值的點(diǎn)全部填白色
threshold=165
table=[]
for j in range(256):
if j<threshold:
table.append(0)
else:
table.append(1)
bim=lim.point(table,'1')
bim.save('./Img2/'+str(i)+'.jpg')
two_value()
運(yùn)行結(jié)果圖如下：
然后對(duì)黑白圖片進(jìn)行降噪，去掉那些單獨(dú)的黑色像素點(diǎn)：
from PIL import Image
# 去除干擾線
im = Image.open('./Img2/1.jpg')
# 圖像二值化
data = im.getdata()
w,h = im.size
black_point = 0
for x in range(1,w-1):
for y in range(1,h-1):
mid_pixel = data[w*y+x] # 中央像素點(diǎn)像素值
if mid_pixel <50: # 找出上下左右四個(gè)方向像素點(diǎn)像素值
top_pixel = data[w*(y-1)+x]
left_pixel = data[w*y+(x-1)]
down_pixel = data[w*(y+1)+x]
right_pixel = data[w*y+(x+1)]
# 判斷上下左右的黑色像素點(diǎn)總個(gè)數(shù)
if top_pixel <10:
black_point += 1
if left_pixel <10:
black_point += 1
if down_pixel <10:
black_point += 1
if right_pixel <10:
black_point += 1
if black_point <1:
im.putpixel((x,y),255)
# print(black_point)
black_point = 0
im.save('xxxx.jpg')
運(yùn)行結(jié)果如下圖所示：
最后對(duì)邊框上附著的黑色像素點(diǎn)進(jìn)行消除：
from PIL import Image
# 去除干擾線
im = Image.open('./Img2/1.jpg')
# 圖像二值化
data = im.getdata()
w,h = im.size
black_point = 0
for x in range(1,w-1):
for y in range(1,h-1):
if x<2 or y<2 :
im.putpixel((x-1, y-1), 255)
if x>w-3 or y>h-3:
im.putpixel((x+1 , y+1 ), 255)
im.save('xxx.jpg')
運(yùn)行結(jié)果：
以上這篇使用python 對(duì)驗(yàn)證碼圖片進(jìn)行降噪處理就是小編分享給大家的全部?jī)?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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