kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) morph = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

这段代码使用OpenCV的函数对二值图像进行形态学操作，其中cv2.getStructuringElement函数用于获取结构元素，结构元素可以看做是一个小的图形模板，用于对二值图像进行形态学操作。这里获取的结构元素是一个矩形，大小为(3,3)。

接下来，cv2.morphologyEx函数将获取的结构元素应用于二值图像thresh上，使用cv2.MORPH_OPEN进行开运算操作，开运算是形态学操作中的一种，它可以去除图像中的小噪点或者小物体，同时保留图像中较大的物体的形状和大小不变。最后得到的morph是经过开运算操作后的二值图像。

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解释 ret, binary = cv2.threshold(gray, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) h,w = binary.shape #下半部分消除： ele = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) binary_up = binary[0:h * 2 / 5, 0:w] binary_medium = binary[h * 2 / 5:h * 3 / 5, 0:w] binary_down = binary[h * 3 / 5:, 0:w] eroded_down = cv2.erode(binary_down, ele, iterations=1) binary = np.concatenate((binary_up,binary_medium,eroded_down)) ele_up = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (30, 10)) ele_medium= cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (40, 10)) ele_down = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (45, 10)) binary_up = binary[0:h*2/5, 0:w] binary_medium = binary[h*2/5:h*3/5,0:w] binary_down = binary[h*3/5:,0:w] dilation_up = cv2.dilate(binary_up, ele_up, iterations=1) dilation_medium = cv2.dilate(binary_medium, ele_medium, iterations=1) dilation_down = cv2.dilate(binary_down, ele_down, iterations=1) dilation = np.concatenate((dilation_up, dilation_medium,dilation_down), axis = 0) return

这段代码是用来对输入的灰度图像进行二值化和形态学操作的。首先使用cv2.threshold()函数将灰度图像二值化处理，将像素值大于60的设为255，小于等于60的设为0，并且使用cv2.THRESH_BINARY_INV参数表示反转二值化的结果。然后根据图像的高度和宽度将图像分为上、中、下三个部分，并使用cv2.getStructuringElement()函数创建不同大小的结构元素。接着对下半部分进行腐蚀操作，消除可能存在的噪点。最后使用cv2.dilate()函数对上、中、下三个部分分别进行膨胀操作，并将膨胀结果沿垂直方向拼接起来，得到最终的二值化结果。函数的返回值为拼接后的二值化图像。

对下面的代码进行讲解 from PIL import Image # import pytesseract import requests import uuid import time import cv2 def get_verify_code(uuid): url = f'https://dm.zjleiming.cn:9898/user/captcha?uuid={uuid}' response = requests.get(url) return response.content def main(): uuid = (str(time.time())) image = get_verify_code(uuid) with open('code.png', 'wb') as f: f.write(image) code = cv2.imread('code.png') blur = cv2.pyrMeanShiftFiltering(code, sp=8, sr=60) gray_code = cv2.cvtColor(blur, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary_code = cv2.threshold(gray_code, 160, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 2)) bin1 = cv2.morphologyEx(binary_code, cv2.MORPH_OPEN, kernel) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_OPEN, (2, 3)) bin2 = cv2.morphologyEx(bin1, cv2.MORPH_OPEN, kernel) cv2.bitwise_not(bin2, bin2) erode = cv2.erode(bin2, None, iterations=1) dilate = cv2.dilate(erode, None, iterations=1) #cv2.imshow('dilate', dilate) # 逻辑运算 让背景为白色 字体为黑 便于识别 # cv2.imshow('bin1', bin1) # cv2.imshow('bin2', bin2) cv2.imshow('1', code) cv2.waitKey(0) img = Image.fromarray(bin2) codes = pytesseract.image_to_string(img) print(codes) if __name__ == '__main__': main()

这段代码的作用是识别验证码。主要流程如下：

1. 定义了一个get_verify_code(uuid)函数，它通过向指定的URL发送请求获取验证码图片的二进制数据。

2. 定义了一个main()函数，它首先调用get_verify_code(uuid)函数获取验证码图片的二进制数据，并将其写入到本地文件code.png中。

3. 读取本地文件code.png，使用OpenCV库对验证码图片进行预处理，包括滤波、二值化、形态学处理等，最后得到处理后的二值图像bin2。

4. 将处理后的二值图像bin2转换为PIL格式，使用pytesseract库对验证码进行识别，得到识别结果codes。

5. 输出识别结果codes。

具体来说，代码中使用了以下的OpenCV函数进行图像处理：

- cv2.imread：读取本地图片。
- cv2.pyrMeanShiftFiltering：对图片进行均值迁移滤波。
- cv2.cvtColor：将图片从BGR格式转换为灰度图。
- cv2.threshold：对灰度图进行二值化。
- cv2.getStructuringElement：生成结构元素。
- cv2.morphologyEx：对二值图像进行形态学处理。
- cv2.bitwise_not：对二值图像进行取反操作。
- cv2.erode：对二值图像进行腐蚀操作。
- cv2.dilate：对二值图像进行膨胀操作。

最后，使用pytesseract库中的image_to_string函数对处理后的图像进行识别，输出识别结果。