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      2. 使用python 对验证码图片进行降噪处理

        时间:2023-12-18

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                • 以下是对“使用Python对验证码图片进行降噪处理”的完整攻略。

                  1. 背景介绍

                  验证码(CAPTCHA)是网络应用程序中常用的一种图形验证码,用于区分人类用户和计算机程序的区别。由于验证码图像的复杂性和噪声,使得自动识别验证码成为一个具有挑战性的问题。在验证码自动识别的过程中,验证码图片的降噪处理是一个必不可少的步骤,这个过程可以极大地提高验证码的识别准确率。

                  2. 降噪处理的基本流程

                  降噪处理的基本流程如下:

                  • 对图像进行灰度化处理
                  • 对图像进行二值化处理,将图像转换为黑白二值图像
                  • 对图像进行去噪处理,将噪点和干扰线条等噪声进行去除
                  • 对图像进行字符分割,将验证码图像中的字符分离出来

                  3. 代码实现示例

                  下面给出两个代码实现示例。

                  示例一

                  下面的代码使用Python实现了对验证码图片进行的降噪处理。

                  from PIL import Image
                  import numpy as np
                  
                  # 读取图像,进行灰度化处理
                  def image_processing(filename):
                      img = Image.open(filename).convert('L')
                  
                      # 将图像转换为numpy数组
                      img_array = np.array(img)
                  
                      # 二值化处理
                      thresh = 200
                      img_binary = np.where(img_array > thresh, 255, 0)
                  
                      # 去噪处理
                      img_open = cv2.morphologyEx(img_binary, cv2.MORPH_OPEN, np.ones((2, 2), np.uint8))
                  
                      # 返回处理后的图像
                      return img_open
                  

                  示例二

                  下面的代码使用Python实现了对验证码图片进行的降噪处理以及字符分割。

                  import cv2
                  import numpy as np
                  from PIL import Image
                  
                  # 读取图像,进行灰度化处理
                  def image_processing(filename):
                      img = Image.open(filename).convert('L')
                  
                      # 将图像转换为numpy数组
                      img_array = np.array(img)
                  
                      # 二值化处理
                      thresh = 200
                      img_binary = np.where(img_array > thresh, 255, 0)
                  
                      # 去噪处理
                      img_open = cv2.morphologyEx(img_binary, cv2.MORPH_OPEN, np.ones((2, 2), np.uint8))
                  
                      # 分离字符区域
                      contours, hierarchy = cv2.findContours(img_open, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
                      regions = []
                      for contour in contours:
                          x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
                          region = img_array[y:y + h, x:x + w]
                          regions.append(region)
                  
                      # 返回处理后的字符区域
                      return regions
                  

                  以上就是针对“使用Python对验证码图片进行降噪处理”的完整攻略。

                  上一篇:python 图片二值化处理(处理后为纯黑白的图片) 下一篇:python 实现上传图片并预览的3种方法(推荐)

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