python 對驗證碼圖片進行降噪處理

發布時間：2018-05-16 20:38,

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python

首先貼一張驗證碼上來做案例：

第一步先通過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')

# 灰度閾值設為165，低于這個值的點全部填白色 threshold=165 table=[] for j in range(256): if

j

bim.save('./Img2/'+str(i)+'.jpg') two_value()

運行結果圖如下：

然后對黑白圖片進行降噪，去掉那些單獨的黑色像素點：

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] # 中央像素點像素值 if mid_pixel <50: #

找出上下左右四個方向像素點像素值 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總個數 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')

運行結果如下圖所示：

最后對邊框上附著的黑色像素點進行消除：

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')

運行結果：

總結

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