python3 实现验证码图片切割的方法

下面是详细讲解“python3 实现验证码图片切割的方法”的完整攻略。

步骤一：安装必要的库

使用 Python3 实现验证码图片切割需要用到Pillow和numpy库，如果没有安装的话可以使用以下命令进行安装：

pip3 install Pillow numpy

步骤二：读取验证码图片

使用Pillow库读取验证码图片可以很方便地获取每个像素的RGB值，这个过程可以使用以下代码实现：

from PIL import Image

# 读取图片
image = Image.open('captcha.png')

# 获取图片的宽高
width, height = image.size

# 获取每个像素的RGB值
pixel_values = list(image.getdata())

步骤三：二值化

由于验证码图片中有噪点，为了减少干扰，需要对图片进行二值化处理。将图片中每个像素的灰度值与一个阈值进行比较，如果灰度值大于阈值则设置该像素为黑色，否则为白色。以下是使用Pillow实现二值化的代码：

# 将RGB转换为灰度值
gray_values = [0.299*p[0] + 0.587*p[1] + 0.114*p[2] for p in pixel_values]

# 计算阈值
threshold = sum(gray_values) / len(gray_values)

# 二值化
binary_values = [0 if p < threshold else 1 for p in gray_values]

步骤四：水平切割

对于四个字符的验证码来说，可以对图片进行水平切割，将其分成四个部分。由于要切割的部分在图片中间，因此需要找到中线位置并以此将图片分成两部分。以下是水平切割的实现代码：

# 计算中线位置
mid = int(width/2)

# 第一个字符
left1, right1 = mid-30, mid-10
top1, bottom1 = 9, height-9
captcha1 = image.crop((left1, top1, right1, bottom1))

# 第二个字符
left2, right2 = mid-10, mid+10
top2, bottom2 = 9, height-9
captcha2 = image.crop((left2, top2, right2, bottom2))

# 第三个字符
left3, right3 = mid+10, mid+30
top3, bottom3 = 9, height-9
captcha3 = image.crop((left3, top3, right3, bottom3))

# 第四个字符
left4, right4 = mid+30, width-9
top4, bottom4 = 9, height-9
captcha4 = image.crop((left4, top4, right4, bottom4))

以上代码将图片切割成四个部分，分别是captcha1、captcha2、captcha3和captcha4。

步骤五：示例说明

我们可以使用以下两个示例为验证码图片切割方法进行测试。

第一个示例

首先先在当前目录中保存一个验证码图片，命名为captcha.png。然后使用以上全部代码对其进行切割，最后将每个字符保存为单独的图片，命名为captcha1.png、captcha2.png、captcha3.png和captcha4.png。以下是示例代码：

from PIL import Image
import numpy as np

# 读取图片
image = Image.open('captcha.png')

# 获取图片的宽高
width, height = image.size

# 获取每个像素的RGB值
pixel_values = list(image.getdata())

# 将RGB转换为灰度值
gray_values = [0.299*p[0] + 0.587*p[1] + 0.114*p[2] for p in pixel_values]

# 计算阈值
threshold = sum(gray_values) / len(gray_values)

# 二值化
binary_values = [0 if p < threshold else 1 for p in gray_values]

# 将二值化后的数据转换为numpy数组
binary_array = np.array(binary_values)

# 将一维数组转换为二维数组
binary_array = binary_array.reshape((height, width))

# 计算每列白色像素数量，并将其转换为list
pixels_each_column = binary_array.sum(axis=0).tolist()

# 获取中线位置
mid = int(width/2)

# 第一个字符
left1, right1 = mid-30, mid-10
top1, bottom1 = 9, height-9
captcha1 = image.crop((left1, top1, right1, bottom1))
captcha1.save('captcha1.png')

# 第二个字符
left2, right2 = mid-10, mid+10
top2, bottom2 = 9, height-9
captcha2 = image.crop((left2, top2, right2, bottom2))
captcha2.save('captcha2.png')

# 第三个字符
left3, right3 = mid+10, mid+30
top3, bottom3 = 9, height-9
captcha3 = image.crop((left3, top3, right3, bottom3))
captcha3.save('captcha3.png')

# 第四个字符
left4, right4 = mid+30, width-9
top4, bottom4 = 9, height-9
captcha4 = image.crop((left4, top4, right4, bottom4))
captcha4.save('captcha4.png')

第二个示例

接下来让我们看看如何处理由纯数字组成的验证码。使用以下代码进行测试：

from PIL import Image
import numpy as np

# 读取图片
image = Image.open('captcha2.png')

# 获取图片的宽高
width, height = image.size

# 获取每个像素的RGB值
pixel_values = list(image.getdata())

# 将RGB转换为灰度值
gray_values = [0.299*p[0] + 0.587*p[1] + 0.114*p[2] for p in pixel_values]

# 计算阈值
threshold = sum(gray_values) / len(gray_values)

# 二值化
binary_values = [0 if p < threshold else 1 for p in gray_values]

# 将二值化后的数据转换为numpy数组
binary_array = np.array(binary_values)

# 将一维数组转换为二维数组
binary_array = binary_array.reshape((height, width))

# 计算每列白色像素数量，并将其转换为list
pixels_each_column = binary_array.sum(axis=0).tolist()

# 计算中线位置
mid = int(width/2)

# 第一个字符
left1, right1 = mid-30, mid-10
top1, bottom1 = 0, height
captcha1 = image.crop((left1, top1, right1, bottom1))
captcha1.save('captcha1.png')

# 第二个字符
left2, right2 = mid-10, mid+10
top2, bottom2 = 0, height
captcha2 = image.crop((left2, top2, right2, bottom2))
captcha2.save('captcha2.png')

# 第三个字符
left3, right3 = mid+10, mid+30
top3, bottom3 = 0, height
captcha3 = image.crop((left3, top3, right3, bottom3))
captcha3.save('captcha3.png')

# 第四个字符
left4, right4 = mid+30, width
top4, bottom4 = 0, height
captcha4 = image.crop((left4, top4, right4, bottom4))
captcha4.save('captcha4.png')

以上两个示例代码分别用于处理由中文和数字组成的验证码图片。综上所述，以上五个步骤便是Python3实现验证码图片切割的完整攻略。