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Python图片验证码降噪 — 8邻域降噪

Pythonphp学习阅读(10)2019-10-10 收藏0次评论

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,这几个过程是:

  • 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。

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。

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:

pillow实现

下面是使用 pillow 模块的实现代码:

python;">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()

opencv实现

使用opencv可以提高计算效率:

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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