一、简介/ h+ m% ?2 Q5 J# q
图片验证码识别的可以分为几个步骤，一般用 Pillow 库或 OpenCV 来实现：
8 G( X4 b3 y% x6 a* \2 ^) R) V( [1.灰度处理&二值化1 p% m; M8 r1 |- Q1 B- r2 a) E
2.降噪
# }8 T. F" O3 _& A1 p! l3.字符分割7 j ^6 q9 |) ?; L! @
4.标准化* a8 w; Z. G% d1 e
5.识别
3 V: b$ I. a' t9 h! Y. \9 B3 B 所谓降噪就是把不需要的信息通通去除，比如背景，干扰线，干扰像素等等，只留下需要识别的字符，让图片变成2进制点阵，方便代入模型训练。% q, r9 j9 m( N ^! N/ l1 B1 J* u
二、8邻域降噪# j6 f. a9 k5 m& y' n
8邻域降噪 的前提是将图片灰度化，即将彩色图像转化为灰度图像。以RGN色彩空间为例，彩色图像中每个像素的颜色由R 、G、B三个分量决定，每个分量由0到255种取值，这个一个像素点可以有一千多万种颜色变化。而灰度则是将三个分量转化成一个，使每个像素点只有0-255种取值，这样可以使后续的图像计算量变得少一些。
2 J: Q" m1 f% C `$ X5 e+ c- m
2 d2 _# {! M* l0 l1 ^# n, [
以上面的灰度图片为例，图片越接近白色的点像素越接近255，越接近黑色的点像素越接近0，而且验证码字符肯定是非白色的。对于其中噪点大部分都是孤立的小点的，而且字符都是串联在一起的。8邻域降噪 的原理就是依次遍历图中所有非白色的点，计算其周围8个点中属于非白色点的个数，如果数量小于一个固定值，那么这个点就是噪点。对于不同类型的验证码这个阈值是不同的，所以可以在程序中配置，不断尝试找到最佳的阈值。7 ?1 n, _6 T( R! j
经过测试8邻域降噪 对于小的噪点的去除是很有效的，而且计算量不大，下图是阈值设置为4去噪后的结果：
$ c2 [, \ I- z8 L5 Q
6 s6 s$ ?6 b% ]* L三、Pillow实现0 e; \( N0 N; S4 h5 h2 m# j7 Z
下面是使用 Pillow 模块的实现代码:. V B* P7 | v) i' A p3 _# h
from PIL import Image
def noise_remove_pil(image_name, k):
"""
8邻域降噪
Args:
image_name: 图片文件命名
k: 判断阈值
Returns:
"""
def calculate_noise_count(img_obj, w, h):
"""
计算邻域非白色的个数
Args:
img_obj: img obj
w: width
h: height
Returns:
count (int)
"""
count = 0
width, height = img_obj.size
for _w_ in [w - 1, w, w + 1]:
for _h_ in [h - 1, h, h + 1]:
if _w_ > width - 1:
continue
if _h_ > height - 1:
continue
if _w_ == w and _h_ == h:
continue
if img_obj.getpixel((_w_, _h_)) < 230: # 这里因为是灰度图像，设置小于230为非白色
count += 1
return count
img = Image.open(image_name)
# 灰度
gray_img = img.convert('L')
w, h = gray_img.size
for _w in range(w):
for _h in range(h):
if _w == 0 or _h == 0:
gray_img.putpixel((_w, _h), 255)
continue
# 计算邻域非白色的个数
pixel = gray_img.getpixel((_w, _h))
if pixel == 255:
continue
if calculate_noise_count(gray_img, _w, _h) < k:
gray_img.putpixel((_w, _h), 255)
return gray_img
if __name__ == '__main__':
image = noise_remove_pil("test.jpg", 4)
image.show()
四、OpenCV实现" t) ~! R" `' C7 L D7 j+ C
使用OpenCV可以提高计算效率:
* r+ J6 X6 m. u, F, Himport cv2
def noise_remove_cv2(image_name, k):
"""
8邻域降噪
Args:
image_name: 图片文件命名
k: 判断阈值
Returns:
"""
def calculate_noise_count(img_obj, w, h):
"""
计算邻域非白色的个数
Args:
img_obj: img obj
w: width
h: height
Returns:
count (int)
"""
count = 0
width, height = img_obj.shape
for _w_ in [w - 1, w, w + 1]:
for _h_ in [h - 1, h, h + 1]:
if _w_ > width - 1:
continue
if _h_ > height - 1:
continue
if _w_ == w and _h_ == h:
continue
if img_obj[_w_, _h_] < 230: # 二值化的图片设置为255
count += 1
return count
img = cv2.imread(image_name, 1)
# 灰度
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
w, h = gray_img.shape
for _w in range(w):
for _h in range(h):
if _w == 0 or _h == 0:
gray_img[_w, _h] = 255
continue
# 计算邻域pixel值小于255的个数
pixel = gray_img[_w, _h]
if pixel == 255:
continue
if calculate_noise_count(gray_img, _w, _h) < k:
gray_img[_w, _h] = 255
return gray_img
if __name__ == '__main__':
image = noise_remove_cv2("test.jpg", 4)
cv2.imshow('img', image)
cv2.waitKey(10000)
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发表于 2021-8-28 10:25:40