python中驗(yàn)證碼連通域分割的方法詳解
更新時(shí)間：2018年06月04日 10:54:53 作者：waitingfy
這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python中驗(yàn)證碼連通域分割的相關(guān)資料，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家學(xué)習(xí)或者使用python具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
實(shí)現(xiàn)思路
是用深度遍歷，對(duì)圖片進(jìn)行二值化處理，先找到一個(gè)黑色像素，然后對(duì)這個(gè)像素的周?chē)?個(gè)像素進(jìn)行判斷，如果沒(méi)有訪問(wèn)過(guò)，就保存起來(lái)，然后最后這個(gè)數(shù)組的最小x和最大x就是x軸上的切割位置。這種分割的方法還是只能適用于沒(méi)有粘連的驗(yàn)證碼，比垂直分割的好處是，可以處理位置比較奇怪的驗(yàn)證碼。
示例代碼
def cfs(img):
"""傳入二值化后的圖片進(jìn)行連通域分割"""
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:
# 寬度小于3的認(rèn)為是噪點(diǎn)，根據(jù)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))
總結(jié)
以上就是這篇文章的全部?jī)?nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，如果有疑問(wèn)大家可以留言交流，謝謝大家對(duì)腳本之家的支持。
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