Python图片验证码降噪和8邻域降噪

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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
6 S! |1 W* h$ e0 }3.字符分割
3 N0 w9 Y: ]& T4.标准化
- I# S- U: S: @, d6 [  Y3 M2 `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。
7 }& @* n  m& b0 |$ ]2 Q二、8邻域降噪
2 C8 ^' F3 B0 N4 T# G/ D, B       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。
8 l' o! H  p7 P: s. C5 X, m8 r
       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：
9 v$ B/ C( g, p. {3 e. V
% J( |& x) D. @2 {" y' X三、Pillow实现
' I* X; m# q: Q8 R       下面是使用 Pillow 模块的实现代码:

复制代码
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
       使用OpenCV可以提高计算效率:
+ W* F9 z+ ^, ?% m

复制代码
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)