opencv识别验证码的教程和资料
简书教程:https://www.jianshu.com/p/41127bf90ca9
博客园教程(较详细):https://www.cnblogs.com/qqandfqr/p/7866650.html
个人总结:如上面两位大哥所属基本思路都是一样的
即:
1、图片降噪
灰度以及二值化
2、图片切割(也可以整体识别)
3、识别后图像文本输出
- import cv2 as cv
- from PIL import Image
- import pytesseract as tess
- def open_demo(image):
- # 灰度图操作
- #image = cv.resize(img, (300, 200), interpolation=cv.INTER_AREA)
- gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)
- cv.imshow("huidu",gray)
- # 二值化操作
- ret,binary = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU) #cv.THRESH_TRIANGLE
- cv.imshow("binary",binary)
- # 矩形元素
- kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (2,2)) # 未赋值,所以只是一个操作。
- # 形态学操作
- bin1 = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_OPEN, kernel) # 开操作
- cv.imshow("",bin1)
- #kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (1, 5))
- # 形态学操作
- #open_out = cv.morphologyEx(bin1, cv.MORPH_OPEN, kernel)
- #cv.imshow("xingtai", open_out)
- cv.bitwise_not(bin1,bin1)
- textimage = Image.fromarray(bin1)
- print(textimage)
- text = tess.image_to_string(textimage)
- print(text)
- src = cv.imread("E:/opencv_pictures/yanzhengma/yanzhengma.jpg")
- #cv.namedWindow("test", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
- #cv.imshow("test", src)
- open_demo(src)
- cv.waitKey(0)
- cv.destroyAllWindows()
- """
- http://blog.csdn.net/u011028345/article/details/77278467
- bitwise_and是对二进制数据进行“与”操作,即对图像(灰度图像或彩色图像均可)每个像素值进行二进制“与”操作,1&1=1,1&0=0,0&1=0,0&0=0
- bitwise_or是对二进制数据进行“或”操作,即对图像(灰度图像或彩色图像均可)每个像素值进行二进制“或”操作,1|1=1,1|0=0,0|1=0,0|0=0
- bitwise_xor是对二进制数据进行“异或”操作,即对图像(灰度图像或彩色图像均可)每个像素值进行二进制“异或”操作,1^1=0,1^0=1,0^1=1,0^0=0
- bitwise_not是对二进制数据进行“非”操作,即对图像(灰度图像或彩色图像均可)每个像素值进行二进制“非”操作,~1=0,~0=1
- """
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