pychame提取图片中的验证码，只保留白底黑字，去除所有干扰的内容和噪声。代码

在Python中，使用PIL（Python Imaging Library）或者其升级版Pillow库可以方便地处理图像，包括提取验证码中的文字。这里我们可以结合OpenCV（用于处理图像操作）和Tesseract OCR（光学字符识别工具）来实现这个过程。以下是一个简单的示例代码：

import cv2
from PIL import Image
import pytesseract

# 加载图像并转换为灰度
def preprocess_image(image_path):
    img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    # 使用二值化滤除干扰和噪声，通常会设置适当的阈值
    _, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)  # 自适应阈值选择
    return thresh

# 提取文本
def extract_text(image):
    text = pytesseract.image_to_string(Image.fromarray(image), lang='chi_sim')  # 中文识别
    return text.strip()

# 主函数
def main(image_path):
    image = preprocess_image(image_path)
    extracted_text = extract_text(image)
    print(f"提取到的文字是: {extracted_text}")