Python验证码实战：数据采集+预处理与字符图切割

在Python项目实战篇中，我们将深入探讨如何处理和识别常用的验证码，特别关注数据采集、预处理以及字符图切割的关键步骤。首先，数据采集是项目的起始阶段，通过编写如image_download.py中的代码，根据提供的验证码链接批量下载图片，并对部分图片进行手动标注，以便后续自动化处理。 预处理阶段是关键环节，它利用OpenCV库进行操作，主要包括以下几个步骤： 1. 原始图像转为灰度图：这一过程通过`cv2.cvtColor()`函数将彩色图像转换为灰度图像，去除了颜色信息，降低了处理复杂度，便于后续处理。 2. 中值滤波：通过`cv2.medianBlur()`函数，对灰度图像进行中值滤波，有助于去除噪声，提高字符边缘的清晰度。 3. 二值化：为了方便轮廓检测，将图像转化为只有0（黑色背景）和255（白色字符）两种值的二值图像，这一步通过阈值设定实现。 4. 轮廓检测：虽然轮廓检测通常用于提取对象的边界，但在某些情况下，如字符间距适中，可以帮助定位字符位置。但遇到字符紧密排列时，可能需要其他方法。 5. 字符切割与填充：基于轮廓检测的结果，通过获取每个字符的矩形坐标，对图像进行切割，然后按照预设的宽度和高度重新填充，确保字符的整齐排列。 下面是预处理的核心代码片段，这部分在image_split.py文件中实现，展示了如何对输入图像进行上述预处理操作： ```python def pre_process_image(img, file_name): # 剪裁边缘以减小计算量 img = img[2:-2, 2:-2] # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 中值滤波 blur = cv2.medianBlur(gray, 3) # 计算灰度图的平均值 temp = gray.mean().item() ``` 通过这些步骤，图像数据被有效地准备好了，为后续的字符识别模型训练奠定了基础。继续学习时，可以结合OpenCV教程文章和视频资源（链接：[3. OpenCV文章专栏](https://blog.csdn.net/yukinoai/category_9283880.html) 和 [4. OpenCV-Python视频](https://www.bilibili.com/video/BV1tb4y1C7j7)）来深入了解每个步骤的原理和实践技巧。