python中验证码连通域分割的方法详解

yipeiwu_com6年前Python基础

实现思路

是用深度遍历,对图片进行二值化处理,先找到一个黑色像素,然后对这个像素的周围8个像素进行判断,如果没有访问过,就保存起来,然后最后这个数组的最小x和最大x就是x轴上的切割位置。这种分割的方法还是只能适用于没有粘连的验证码,比垂直分割的好处是,可以处理位置比较奇怪的验证码。

示例代码

def cfs(img):
 """传入二值化后的图片进行连通域分割"""
 pixdata = img.load()
 w,h = img.size
 visited = set()
 q = queue.Queue()
 offset = [(-1,-1),(0,-1),(1,-1),(-1,0),(1,0),(-1,1),(0,1),(1,1)]
 cuts = []
 for x in range(w):
 for y in range(h):
  x_axis = []
  #y_axis = []
  if pixdata[x,y] == 0 and (x,y) not in visited:
  q.put((x,y))
  visited.add((x,y))
  while not q.empty():
  x_p,y_p = q.get()
  for x_offset,y_offset in offset:
   x_c,y_c = x_p+x_offset,y_p+y_offset
   if (x_c,y_c) in visited:
   continue
   visited.add((x_c,y_c))
   try:
   if pixdata[x_c,y_c] == 0:
    q.put((x_c,y_c))
    x_axis.append(x_c)
    #y_axis.append(y_c)
   except:
   pass
  if x_axis:
  min_x,max_x = min(x_axis),max(x_axis)
  if max_x - min_x > 3:
   # 宽度小于3的认为是噪点,根据需要修改
   cuts.append((min_x,max_x + 1))
 return cuts
 
def saveSmall(img, outDir, cuts):
 w, h = img.size
 pixdata = img.load()
 for i, item in enumerate(cuts):
 box = (item[0], 0, item[1], h)
 img.crop(box).save(outDir + str(i) + ".png")
img = Image.open('out/51.png')
 
saveSmall(img, 'cfs/', cfs(img))

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对【听图阁-专注于Python设计】的支持。

参考这篇文章: /post/141434.htm

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