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

验证码提取通常涉及图像预处理、二值化和字符识别等步骤。以下是一个简单的Python示例，使用`PIL`库进行操作：

from PIL import Image, ImageOps
import pytesseract

def extract_text_from_image(img_path):
    # 1. 打开并读取图片
    img = Image.open(img_path)
    
    # 2. 转换为灰度图像，降低颜色信息复杂度
    gray_img = img.convert('L')

    # 3. 应用二值化，通常通过Otsu's阈值法或者自适应阈值
    threshold_value = ImageOps.threshold(gray_img, method='otsu')  # 或者 adaptive_threshold()
    binary_img = gray_img.point(lambda x: 0 if x < threshold_value else 255)

    # 4. 去除噪点，比如膨胀和腐蚀操作
    kernel = [[0, 1, 0], [1, 1, 1], [0, 1, 0]]  # 形状可以调整
    cleaned_img = binary_img.filter(ImageFilter.MedianFilter(size=3))

    # 5. 使用Tesseract OCR引擎识别文字
    text = pytesseract.image_to_string(cleaned_img, lang='chi_sim')  # 语言可以根据实际验证码设置
    
    return text

# 示例用法
image_path = 'captcha.png'
extracted_text = extract_text_from_image(image_path)
print("Extracted text:", extracted_text)

注意：这个例子假设你已经安装了`Pillow`（PIL的分支），`pytesseract`（Google Tesseract OCR的Python接口）以及Tesseract OCR本身。实际应用中可能需要针对特定的验证码设计更复杂的预处理步骤。