首先貼一張驗證碼上來做案例：
第一步先通過二值化處理把干擾線去掉：
from PIL import Image
# 二值化處理
def two_value():
for i in range(1,5):
# 打開文件夾中的圖片
image=Image.open('./Img/'+str(i)+'.jpg')
# 灰度圖
lim=image.convert('L')
# 灰度閾值設為165，低于這個值的點全部填白色
threshold=165
table=[]
for j in range(256):
if j<threshold:
table.append(0)
else:
table.append(1)
bim=lim.point(table,'1')
bim.save('./Img2/'+str(i)+'.jpg')
two_value()
運行結果圖如下：
然后對黑白圖片進行降噪，去掉那些單獨的黑色像素點：
from PIL import Image
# 去除干擾線
im = Image.open('./Img2/1.jpg')
# 圖像二值化
data = im.getdata()
w,h = im.size
black_point = 0
for x in range(1,w-1):
for y in range(1,h-1):
mid_pixel = data[w*y+x] # 中央像素點像素值
if mid_pixel <50: # 找出上下左右四個方向像素點像素值
top_pixel = data[w*(y-1)+x]
left_pixel = data[w*y+(x-1)]
down_pixel = data[w*(y+1)+x]
right_pixel = data[w*y+(x+1)]
# 判斷上下左右的黑色像素點總個數
if top_pixel <10:
black_point += 1
if left_pixel <10:
black_point += 1
if down_pixel <10:
black_point += 1
if right_pixel <10:
black_point += 1
if black_point <1:
im.putpixel((x,y),255)
# print(black_point)
black_point = 0
im.save('xxxx.jpg')
運行結果如下圖所示：
最后對邊框上附著的黑色像素點進行消除：
from PIL import Image
# 去除干擾線
im = Image.open('./Img2/1.jpg')
# 圖像二值化
data = im.getdata()
w,h = im.size
black_point = 0
for x in range(1,w-1):
for y in range(1,h-1):
if x<2 or y<2 :
im.putpixel((x-1, y-1), 255)
if x>w-3 or y>h-3:
im.putpixel((x+1 , y+1 ), 255)
im.save('xxx.jpg')
運行結果：
以上這篇使用python 對驗證碼圖片進行降噪處理就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。
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