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()

这段代码是用于识别图片验证码的，主要使用了OpenCV和pytesseract库。它首先通过网络请求获取验证码图片，然后使用OpenCV对图片进行处理，包括滤波、二值化、形态学处理等，最后将处理后的图片转换为PIL格式，使用pytesseract对验证码进行识别，输出识别结果。通过这段代码，可以实现自动化识别验证码的功能。

相关问题

from pil import image ##调用库 def basic_information(path): #*********** beg

from pil import image是指从Python Imaging Library（PIL）中导入image模块。PIL是Python中用于图像处理的库，它提供了丰富的图像处理功能，包括图像打开、保存、裁剪、缩放、旋转、滤镜等功能。通过导入image模块，可以在Python程序中使用PIL库提供的图像处理功能。比如可以通过image.open()方法打开一张图片，然后可以使用image.save()方法保存处理后的图片，还可以使用image.crop()方法对图片进行裁剪，image.resize()方法对图片进行缩放，image.rotate()方法对图片进行旋转等等。通过使用PIL库中的image模块，可以方便地对图像进行处理和操作，使得图像处理的任务变得简单而高效。总之，from pil import image就是在Python中调用PIL库中的image模块，来实现对图像的处理和操作。

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。