验证码识别之图像切割算法

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了验证码识别之图像切割算法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

原来验证码:

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直接上代码:

#-*-coding:utf-8-*-
from PIL import Image,ImageFilter
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.cm as cm
img=Image.open("5.png")
im=img.convert("L")

a = np.array(im)
pd.DataFrame(a.sum(axis=0)).plot.line() # 画出每列的像素累计值
plt.imshow(a,cmap=gray) # 画出图像


# 核心代码,注意调整要切割的线 split_lines = [5,16,35,48,66] vlines = [plt.axvline(i, color=r) for i in split_lines] # 画出分割线 plt.show() ‘‘‘ #################核心代码########################## ‘‘‘ #设置获取图像的高和宽,根据需要调整 y_min=1 y_max=23 ims=[] c=1 for x_min,x_max in zip(split_lines[:-1],split_lines[1:]): im.crop([x_min,y_min,x_max,y_max] ).save(str(c)+.jpeg) # crop()函数是截取指定图像! # save保存图像! c=c+1 for i in range(1,5): file_name="{}.jpeg".format(i) plt.subplot(8,3,i) im=Image.open(file_name).convert("1") #im=img.filter(ImageFilter.MedianFilter(size=3)) plt.imshow(im) # 显示截取的图像! plt.show()

 

说明:

本切割算法适合验证码中的字母位置基本固定在一定的范围内,有比较好的切割效果

 

以上是关于验证码识别之图像切割算法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

验证码识别之模板匹配方法

图像学习-验证码识别

PHP验证码识别实例

scikit-learn训练验证码识别模型

OpenCV C++案例实战三十《中文点选验证码识别》

Python3 识别验证码(opencv-python)