python中验证码连通域分割的方法详解

python中验证码连通域分割的方法详解

这篇文章主要给大家介绍了关于python中验证码连通域分割的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家学习或者使用python具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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