OpenCV入门之获取验证码的单个字符（二）

叁歲伎倆 2022-05-10 02:03 79阅读 0赞

在文章 [OpenCV入门之获取验证码的单个字符（字符切割）][OpenCV]中，介绍了一类验证码的处理方法，该验证码如下：

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该验证码的特点是字母之间的间隔较大，很容易就能提取出其中的单个字符。接下来，笔者将会介绍如何在另一种验证码中提取单个字符的方法。  
  测试的验证码来源于某个账号注册的网站，如下：

![70 1][]  
笔者一共收集了346张验证码。我们可以看到，这些验证码的特点是：噪声较大，有些验证码之间的字母黏连在一起，这样的话，想要提取单个字符的难度会加大。  
  首先，我们按照文章 [OpenCV入门之获取验证码的单个字符（字符切割）][OpenCV]的处理方式来提取单个字符，看看效果，完整的Python  
代码如下：

import os import uuid import cv2 def split_picture(imagepath): # 以灰度模式读取图片 gray = cv2.imread(imagepath, 0) # 将图片的边缘变为白色 height, width = gray.shape for i in range(width): gray[0, i] = 255 gray[height-1, i] = 255 for j in range(height): gray[j, 0] = 255 gray[j, width-1] = 255 # 中值滤波 blur = cv2.medianBlur(gray, 3) #模板大小3*3 # 二值化 ret,thresh1 = cv2.threshold(blur, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 提取单个字符 image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh1, 2, 2) for cnt in contours: # 最小的外接矩形 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) if x != 0 and y != 0 and w*h >= 100: print((x,y,w,h)) # 显示图片 cv2.imwrite('E://chars/%s.jpg'%(uuid.uuid1()), thresh1[y:y+h, x:x+w]) def main(): dir = "E://verifycode" for file in os.listdir(dir): imagepath = dir+'/'+file split_picture(imagepath) main()

得到的单个字符的效果如下：

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可以看到，虽然我们也能得到单个的字符，但是也产生了很多噪声图片以及黏连在一起的字符图片（以下简称黏连图片）。因此，下一步的工作是如何处理噪声图片和黏连图片。  
  首先我们介绍如何去掉噪声图片。观察以上的噪声图片，即中间有大片空白，角落里有部分黑色的图片，如下：

![70 3][]

笔者选择的处理方式如下：在该图片的四个角落的像素点取值，一共是四个值，如果黑色像素的点大于等于3个，则被认为是噪声图片。处理的Python函数如下：

def remove_edge_picture(imagepath): image = cv2.imread(imagepath, 0) height, width = image.shape corner_list = [image[0,0] < 127, image[height-1, 0] < 127, image[0, width-1]<127, image[ height-1, width-1] < 127 ] if sum(corner_list) >= 3: os.remove(imagepath)

接着是黏连图片的处理，所谓黏连图片，指的是提取字符的图片中含有2个及以上字符的图片，如下：

![70 4][]  
对于黏连图片，我们很容易想到的处理方式就是均分图片，图片中含有几个字符，就将图片均分成几等分。那么，怎样才能知道图片中所含字符的数量呢？笔者暂时没有完美的处理方法，能想到的就是根据图片的宽度来决定字符的个数。根据观察，4个字符的图片宽度往往大于等于64,3个字符的图片宽度往往大于等于48，两个字符的图片往往大于等于26，因此，就把这个作为图片中含有字符数量的标准。处理黏连图片的Python代码如下：

def resplit_with_parts(imagepath, parts): image = cv2.imread(imagepath, 0) height, width = image.shape # 将图片重新分裂成parts部分 step = width//parts # 步长 start = 0 # 起始位置 for _ in range(parts): cv2.imwrite('E://chars/%s.jpg'%uuid.uuid1(), image[:, start:start+step]) start += step os.remove(imagepath) def resplit(imagepath): image = cv2.imread(imagepath, 0) height, width = image.shape if width >= 64: resplit_with_parts(imagepath, 4) elif width >= 48: resplit_with_parts(imagepath, 3) elif width >= 26: resplit_with_parts(imagepath, 2)

好了，有了以上处理噪声图片和黏连图片的方法，我们来试试处理后的效果，显示的图片如下：

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一共是346张验证码，每个验证码4个字符，一共是1384张图片。按照这样处理方法，得到1381张图片，当然，存在极少的噪声图片（1~2张）和有些为切分的图片，如上图中用红线圈出的部分。总的来说，得到的有效单个字符的图片为1371张图片，提取的效率为99%，这无疑是极好的，达到了笔者的预期效果。  
  下面给出以上处理的完整的Python代码：

import os import cv2 import uuid def remove_edge_picture(imagepath): image = cv2.imread(imagepath, 0) height, width = image.shape corner_list = [image[0,0] < 127, image[height-1, 0] < 127, image[0, width-1]<127, image[ height-1, width-1] < 127 ] if sum(corner_list) >= 3: os.remove(imagepath) def resplit_with_parts(imagepath, parts): image = cv2.imread(imagepath, 0) height, width = image.shape # 将图片重新分裂成parts部分 step = width//parts # 步长 start = 0 # 起始位置 for _ in range(parts): cv2.imwrite('E://chars/%s.jpg'%uuid.uuid1(), image[:, start:start+step]) start += step os.remove(imagepath) def resplit(imagepath): image = cv2.imread(imagepath, 0) height, width = image.shape if width >= 64: resplit_with_parts(imagepath, 4) elif width >= 48: resplit_with_parts(imagepath, 3) elif width >= 26: resplit_with_parts(imagepath, 2) def main(): dir = 'E://chars' for file in os.listdir(dir): remove_edge_picture(imagepath=dir+'/'+file) for file in os.listdir(dir): resplit(imagepath=dir+'/'+file) main()

今日中秋，祝大家中秋节快乐~

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[OpenCV]: https://blog.csdn.net/jclian91/article/details/82805753
[70]: /images/20220510/8f64d72282574809b7f93acd12ba9c4b.png
[70 1]: /images/20220510/cb1a53b82e27480f9a493f3452bd9470.png
[70 2]: /images/20220510/3a35096c74064aaa9ca590ca2ae597ea.png
[70 3]: /images/20220510/cafeb97a57c24895a74ae8ff380c1a07.png
[70 4]: /images/20220510/0509fcaa1eb7459396409ff9a6f226c3.png
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