opencv识别图形验证码
时间: 2023-06-24 18:06:33 浏览: 63
OpenCV可以用于识别图形验证码。一般来说,验证码的识别可以分为以下几个步骤:
1. 图像预处理:通过二值化、去噪等方式将验证码图片进行预处理,以便后续处理;
2. 字符分割:将验证码中的每个字符分割出来,以便单独进行识别;
3. 字符识别:使用机器学习或深度学习等方法对每个字符进行识别。
以下是一个简单的示例代码,用于识别由4个字符组成的图形验证码。
```python
import cv2
import numpy as np
import pytesseract
# 读取验证码图片
img = cv2.imread('captcha.png')
# 将图片转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
# 去除噪声
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
thresh = cv2.erode(thresh, kernel, iterations=1)
thresh = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 对轮廓进行排序
contours = sorted(contours, key=lambda c: cv2.boundingRect(c)[0])
# 识别每个字符
captcha = ''
for contour in contours:
# 提取每个字符的ROI
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
roi = thresh[y:y + h, x:x + w]
# 将字符缩放为20x20的大小
roi = cv2.resize(roi, (20, 20), interpolation=cv2.INTER_AREA)
# 将字符转换为文本
captcha += pytesseract.image_to_string(roi, config='--psm 10')
# 输出识别结果
print('验证码为:', captcha)
```
需要注意的是,验证码识别是一项比较复杂的任务,可能需要根据具体的验证码做出相应的调整和优化。