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[Python] Python图片验证码降噪和8邻域降噪

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发表于 2021-8-28 10:25:40 | 显示全部楼层 |阅读模式
一、简介
" l" Z* `. l! t       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:" ^$ Q: y& S: v6 ^" K# s' |$ e5 O5 y
1.灰度处理&二值化+ p' w5 R2 v$ O
2.降噪: \1 C& |8 E' p8 a! |4 c) D* B1 a  q
3.字符分割
: V1 j+ g  U3 w7 {) m4.标准化
6 ^% Z+ h4 C  j- {; ]6 R/ T5.识别
# r  [, A* V0 Q( g       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。' w3 ^0 t1 T6 O, l5 j# E
二、8邻域降噪
0 i8 W- Z9 b) }) u8 t       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。
' d0 n$ X! x6 z 1.jpg 4 o! P8 p' c; q! B
       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 d. v4 n3 D, y7 l  j8 G       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:- H  U% |" Z$ O: h% z. }
2.jpg 8 l0 ^1 t4 `- s" ~% i) E8 s
三、Pillow实现
/ t4 o8 q6 H! [  R$ Y: h       下面是使用 Pillow 模块的实现代码:& k3 d8 f% P" K/ p2 m
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
/ A6 R; ?# w4 t1 w2 z; {" }4 X- `       使用OpenCV可以提高计算效率:6 ?! S* Q( I0 ]. A. e6 c+ E
import 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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