驗證碼識別之圖像切割算法（一）

原來驗證碼：

切割前：      切割后：            

切割前：      切割后：            

切割前：      切割后：           

切割前：      切割后：          

切割前：      切割后：          

 

直接上代碼：

#-*-coding:utf-8-*-
from PIL import Image,ImageFilter
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.cm as cm
img=Image.open("5.png")
im=img.convert("L")

a = np.array(im)
pd.DataFrame(a.sum(axis=0)).plot.line() # 畫出每列的像素累計值
plt.imshow(a,cmap='gray') # 畫出圖像


# 核心代碼，注意調整要切割的線
split_lines = [5,16,35,48,66]
vlines = [plt.axvline(i, color='r') for i in split_lines] # 畫出分割線
plt.show()

'''
#################核心代碼##########################
'''

#設置獲取圖像的高和寬,根據需要調整

y_min=1
y_max=23

ims=[]
c=1
for x_min,x_max in zip(split_lines[:-1],split_lines[1:]):
   im.crop([x_min,y_min,x_max,y_max] ).save(str(c)+'.jpeg')
   # crop()函數是截取指定圖像！
   # save保存圖像！
   c=c+1
for i in range(1,5):
   file_name="{}.jpeg".format(i)
   plt.subplot(8,3,i)
   im=Image.open(file_name).convert("1")
   #im=img.filter(ImageFilter.MedianFilter(size=3))
   plt.imshow(im)
   # 顯示截取的圖像！
plt.show()

 

說明：

本切割算法適合驗證碼中的字母位置基本固定在一定的范圍內，有比較好的切割效果