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Python使用Cv2模塊識別驗證碼的操作方法

 更新時間:2023年01月03日 15:51:51   作者:業(yè)里村牛歡喜  
這篇文章主要介紹了Python使用Cv2模塊識別驗證碼,使用Cv2模塊、pytesseract模塊進行操作,pytesseract模塊將智能識別圖片字體數(shù)字,用于打印出來,本文通過代碼案例給大家詳細講解,需要的朋友可以參考下

業(yè)務(wù)需求

        識別驗證碼圖片中的數(shù)字信息,用python的圖形表示出來了

需求分析

        使用Cv2模塊、pytesseract模塊進行操作。CV2是計算機建模識別的庫,用來給圖像進行灰度處理,降噪處理,形態(tài)學(xué)分析。pytesseract模塊將智能識別圖片字體數(shù)字,用于打印出來。

代碼一

# -*- conding:utf-8 -*-
#二維碼識別,呈現(xiàn)不同效果。
#導(dǎo)入計算機學(xué)習(xí)開源數(shù)據(jù)庫
import cv2 as cv
#導(dǎo)入計算機識別模塊
import pytesseract
#導(dǎo)入圖像模塊,形成圖像
from PIL import Image
#定義函數(shù),導(dǎo)入圖像
def recognize_text(image):
    #邊緣保留濾波,去除噪
    dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(image,sp=10,sr=150)
    #灰度圖像
    gray = cv.cvtColor(dst,cv.COLOR_BGR2GRAY)
    #圖像二值化
    ret,binary = cv.threshold(gray,0,225,cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)
    #形態(tài)學(xué)操作 ,腐蝕,膨脹
    erode = cv.erode(binary,None,iterations=2)
    dilate = cv.dilate(erode,None,iterations=1)
    #邏輯運算,背景設(shè)置為白色,字體為黑色,便于識別
    cv.imshow('dilate',dilate)
    cv.bitwise_not(dilate,dilate)
    cv.imshow('binary-image',dilate)
    #識別圖像
    test_message = Image.fromarray(dilate)
    text = pytesseract.image_to_string(test_message)
    print(f'define result:{text}')
#導(dǎo)入圖像
src = cv.imread(r'./image.png')
#顯示圖像名字為input image,第二個是導(dǎo)入的圖像。
cv.imshow('input image',src)
#調(diào)取函數(shù)導(dǎo)入圖像
recognize_text(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyWindow()

結(jié)果分析

        導(dǎo)入的原圖image的圖片情況: 

編譯結(jié)果呈現(xiàn):

 代碼二

驗證碼圖片Image5.png:

代碼模塊

import cv2 as cv
import pytesseract
from PIL import Image
 
 
def recognize_text(image):
    # 邊緣保留濾波  去噪
    blur = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, sp=8, sr=60)
    cv.imshow('dst', blur)
    # 灰度圖像
    gray = cv.cvtColor(blur, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    # 二值化
    ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU)
    print(f'二值化自適應(yīng)閾值:{ret}')
    cv.imshow('binary', binary)
    # 形態(tài)學(xué)操作  獲取結(jié)構(gòu)元素  開操作
    kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 2))
    bin1 = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_OPEN, kernel)
    cv.imshow('bin1', bin1)
    kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_OPEN, (2, 3))
    bin2 = cv.morphologyEx(bin1, cv.MORPH_OPEN, kernel)
    cv.imshow('bin2', bin2)
    # 邏輯運算  讓背景為白色  字體為黑  便于識別
    cv.bitwise_not(bin2, bin2)
    cv.imshow('binary-image', bin2)
    # 識別
    test_message = Image.fromarray(bin2)
    text = pytesseract.image_to_string(test_message)
    print(f'識別結(jié)果:{text}')
 
 
src = cv.imread(r'./image5.png')
cv.imshow('input image', src)
recognize_text(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

結(jié)果呈現(xiàn)

總結(jié)經(jīng)驗

cv2,pytesseract的使用不復(fù)雜了,按照官方操作手冊來使用即可。安裝時候記得更換一下源的地址,有一些官方的源不容易搜索到CV2和pytesseract模塊了,要更換地址源才可以用。不過代碼模塊只能識別圖片中的數(shù)字,對圖片中的中文還沒有識別出來??赡苄枰匦聦懘a。

 參考文獻

使用Python中的pytesseract模塊實現(xiàn)抓取圖片中文字

Py之cv2:cv2(OpenCV,opencv-python)庫的簡介、安裝、使用方法(常見函數(shù)、圖像基本運算等)最強詳細攻略

anaconda安裝open cv

Python代碼實現(xiàn)驗證碼識別

到此這篇關(guān)于Python使用Cv2模塊識別驗證碼的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python Cv2驗證碼識別內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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