python cv2在驗(yàn)證碼識(shí)別中應(yīng)用實(shí)例解析
這篇文章主要介紹了python cv2在驗(yàn)證碼識(shí)別中應(yīng)用實(shí)例解析,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下
使用函數(shù)cv2.imread(filepath,flags)讀入一副圖片
filepath:要讀入圖片的完整路徑
flags:讀入圖片的標(biāo)志
- cv2.IMREAD_COLOR:默認(rèn)參數(shù),讀入一副彩色圖片,忽略alpha通道
- cv2.IMREAD_GRAYSCALE:讀入灰度圖片
- cv2.IMREAD_UNCHANGED:顧名思義,讀入完整圖片,包括alpha通道
- cv2.cvtColor(p1,p2) 是顏色空間轉(zhuǎn)換函數(shù),p1是需要轉(zhuǎn)換的圖片,p2是轉(zhuǎn)換成何種格式。
- cv2.COLOR_BGR2RGB 將BGR格式轉(zhuǎn)換成RGB格式
- cv2.COLOR_BGR2GRAY 將BGR格式轉(zhuǎn)換成灰度圖片
模版匹配
模板匹配的原理其實(shí)很簡單,就是不斷地在原圖中移動(dòng)模板圖像去比較
有6種匹配方法
- 平方差匹配CV_TM_SQDIFF:用兩者的平方差來匹配,最好的匹配值為0
- 歸一化平方差匹配CV_TM_SQDIFF_NORMED
- 相關(guān)匹配CV_TM_CCORR:用兩者的乘積匹配,數(shù)值越大表明匹配程度越好
- 歸一化相關(guān)匹配CV_TM_CCORR_NORMED
- 相關(guān)系數(shù)匹配CV_TM_CCOEFF:用兩者的相關(guān)系數(shù)匹配,1表示完美的匹配,-1表示最差的匹配
- 歸一化相關(guān)系數(shù)匹配CV_TM_CCOEFF_NORMED
import cv2 def findpic(self, target='background.png', template='slider.png'): """ :param target: 背景圖路徑 :param template: 滑塊圖片路徑 :return: """ target_rgb = cv2.imread(target) target_gray = cv2.cvtColor(target_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY) template_rgb = cv2.imread(template, 0) res = cv2.matchTemplate(target_gray, template_rgb, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) #模板匹配,在大圖中找小圖 value = cv2.minMaxLoc(res) a, b, c, d = value if abs(a) >= abs(b): distance = c[0] else: distance = d[0] print(value) return distance
以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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