今天就跟大家聊聊有关使用python怎么对验证码进行降噪，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
图像灰度化处理
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import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('./picture/1.jpg')
#将图片灰度化处理,降维,加权进行灰度化c
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('min_gray',gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()效果:
图像二值化处理
t,gray2 = cv2.threshold(gray,220,255,cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('threshold',gray2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()效果:
8领域过滤
def remove_noise(img,k=4):
img2 = img.copy()
# img处理数据，k过滤条件
w,h = img2.shape
def get_neighbors(img3,r,c):
count = 0
for i in [r-1,r,r+1]:
for j in [c-1,c,c+1]:
if img3[i,j] > 10:#纯白色
count+=1
return count
# 两层for循环判断所有的点
for x in range(w):
for y in range(h):
if x == 0 or y == 0 or x == w -1 or y == h -1:
img2[x,y] = 255
else:
n = get_neighbors(img2,x,y)#获取邻居数量，纯白色的邻居
if n > k:
img2[x,y] = 255
return img2
result = remove_noise(gray2)
cv2.imshow('8neighbors',result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()过滤后的效果:
代码整合：
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('./picture/1.jpg')
#将图片灰度化处理,降维,加权进行灰度化c
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
t,gray2 = cv2.threshold(gray,200,255,cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('threshold',gray2)
result = remove_noise(gray2)
cv2.imshow('8neighbors',result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()看完上述内容，你们对使用python怎么对验证码进行降噪有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注亿速云行业资讯频道，感谢大家的支持。
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