Python图片验证码降噪和8邻域降噪
目录
- Python图片验证码降噪 和8邻域降噪
- 一、简介
- 二、8邻域降噪
- 三、Pillow实现
- 四、OpenCV实现
Python图片验证码降噪 和8邻域降噪
一、简介
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：
1.灰度处理&二值化
2.降噪
3.字符分割
4.标准化
5.识别
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。
二、8邻域降噪
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。
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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。
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：
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三、Pillow实现
下面是使用 Pillow 模块的实现代码:
from PIL import Imagedef 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 objw: widthh: heightReturns:count (int)"""count = 0width, height = img_obj.sizefor _w_ in [w - 1, w, w + 1]:for _h_ in [h - 1, h, h + 1]:if _w_ > width - 1:continueif _h_ > height - 1:continueif _w_ == w and _h_ == h:continueif 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 += 1return countimg = Image.open(image_name)# 灰度gray_img = img.convert('L')w, h = gray_img.sizefor _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:continueif calculate_noise_count(gray_img, _w, _h) < k:gray_img.putpixel((_w, _h), 255)return gray_imgif __name__ == '__main__':image = noise_remove_pil("test.jpg", 4)image.show()
【Python图片验证码降噪和8邻域降噪】
四、OpenCV实现
使用OpenCV可以提高计算效率:
import cv2def 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 objw: widthh: heightReturns:count (int)"""count = 0width, height = img_obj.shapefor _w_ in [w - 1, w, w + 1]:for _h_ in [h - 1, h, h + 1]:if _w_ > width - 1:continueif _h_ > height - 1:continueif _w_ == w and _h_ == h:continueif img_obj[_w_, _h_] < 230:# 二值化的图片设置为255count += 1return countimg = cv2.imread(image_name, 1)# 灰度gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)w, h = gray_img.shapefor _w in range(w):for _h in range(h):if _w == 0 or _h == 0:gray_img[_w, _h] = 255continue# 计算邻域pixel值小于255的个数pixel = gray_img[_w, _h]if pixel == 255:continueif calculate_noise_count(gray_img, _w, _h) < k:gray_img[_w, _h] = 255return gray_imgif __name__ == '__main__':image = noise_remove_cv2("test.jpg", 4)cv2.imshow('img', image)cv2.waitKey(10000)
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