python验证码识别教程之利用投影法、连通域法分割图片验证码识别教程之利用投影法、连通域法分割图片
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学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起看看吧
前言前言
今天这篇文章主要记录一下如何切分验证码，用到的主要库就是Pillow和Linux下的图像处理工具GIMP。首先假设一个固定位置和宽度、无粘连、无干扰的例子
学习一下如何使用Pillow来切割图片。
使用GIMP打开图片后，按 加号 放大图片，然后点击View->Show Grid来显示网格线：
其中，每个正方形边长为10像素，所以数字1切割坐标为左20、上20、右40、下70。以此类推可以知道剩下3个数字的切割位置。
代码如下：
from PIL import Image
p = Image.open("1.png")
# 注意位置顺序为左、上、右、下
cuts = [(20,20,40,70),(60,20,90,70),(100,10,130,60),(140,20,170,50)]
for i,n in enumerate(cuts,1):
temp = p.crop(n) # 调用crop函数进行切割
temp.save("cut%s.png" % i)
切割后得到4张图片：
那么，如果字符位置不固定怎么办呢？现在假设一种随机位置宽度、无粘连、无干扰线的情况。
第一种方法，也是最简单的方法叫做”投影法”。原理就是将二值化后的图片在竖直方向进行投影，根据投影后的极值来判断分割边界。这里我依然使用上面的验
证码图片来进行演示：
def vertical(img):
"""传入二值化后的图片进行垂直投影"""
pixdata = img.load()
w,h = img.size
ver_list = []
# 开始投影
for x in range(w):
black = 0
for y in range(h):
if pixdata[x,y] == 0:
black += 1
ver_list.append(black)
# 判断边界
l,r = 0,0
flag = False
cuts = []
for i,count in enumerate(ver_list):
# 阈值这里为0
if flag is False and count > 0:
l = i
flag = True
if flag and count == 0:
r = i-1
flag = False
cuts.append((l,r))
return cuts
p = Image.open('1.png')
b_img = binarizing(p,200)
v = vertical(b_img)
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