使用python 对验证码图片进行降噪处理
首先贴一张验证码上来做案例：
第一步先通过二值化处理把干扰线去掉：
fromPILimportImage
#二值化处理
deftwo_value():
foriinrange(1,5):
#打开文件夹中的图片
image=Image.open('./Img/'+str(i)+'.jpg')
#灰度图
lim=image.convert('L')
#灰度阈值设为165，低于这个值的点全部填白色
threshold=165
table=[]
forjinrange(256):
ifj
运行结果图如下：
然后对黑白图片进行降噪，去掉那些单独的黑色像素点：
fromPILimportImage
#去除干扰线
im=Image.open('./Img2/1.jpg')
#图像二值化
data=im.getdata()
w,h=im.size
black_point=0
forxinrange(1,w-1):
foryinrange(1,h-1):
mid_pixel=data[w*y+x]#中央像素点像素值
ifmid_pixel<50:#找出上下左右四个方向像素点像素值
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)]
#判断上下左右的黑色像素点总个数
iftop_pixel<10:
black_point+=1
ifleft_pixel<10:
black_point+=1
ifdown_pixel<10:
black_point+=1
ifright_pixel<10:
black_point+=1
ifblack_point<1:
im.putpixel((x,y),255)
#print(black_point)
black_point=0
im.save('xxxx.jpg')
运行结果如下图所示：
最后对边框上附着的黑色像素点进行消除：
fromPILimportImage
#去除干扰线
im=Image.open('./Img2/1.jpg')
#图像二值化
data=im.getdata()
w,h=im.size
black_point=0
forxinrange(1,w-1):
foryinrange(1,h-1):
ifx<2ory<2:
im.putpixel((x-1,y-1),255)
ifx>w-3ory>h-3:
im.putpixel((x+1,y+1),255)
im.save('xxx.jpg')
运行结果：
以上这篇使用python对验证码图片进行降噪处理就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。
声明：本文内容来源于网络，版权归原作者所有，内容由互联网用户自发贡献自行上传，本网站不拥有所有权，未作人工编辑处理，也不承担相关法律责任。如果您发现有涉嫌版权的内容，欢迎发送邮件至：czq8825#qq.com（发邮件时，请将#更换为@）进行举报，并提供相关证据，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。