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這篇文章給大家分享的是有關(guān)Python怎么實(shí)現(xiàn)基于PIL和tesseract的驗(yàn)證碼識(shí)別功能的內(nèi)容。小編覺得挺實(shí)用的,因此分享給大家做個(gè)參考,一起跟隨小編過來看看吧。
之前搞這個(gè)搞了一段時(shí)間,后面遇到了點(diǎn)小麻煩,導(dǎo)致識(shí)別率太低了,最多也就百分之20的樣子。心灰意冷,棄了一段時(shí)間。上次在論壇看到一篇大牛的關(guān)于PIL對(duì)圖片各種處理各種算法的博突然又想起了這個(gè),又隨便搞了下,大大提高了識(shí)別率啊。先給代碼:
原圖:
im = Image.open("C:\Users\Administrator\Desktop\python\\3.png") #調(diào)色 enhancer = ImageEnhance.Contrast(im) im = enhancer.enhance(2) #把圖片調(diào)成只有黑白兩個(gè)顏色,處理后每個(gè)像素色用8位表示 im = im.convert('1') im.show() #測(cè)試查看
經(jīng)過上面處理后:
現(xiàn)在到了關(guān)鍵的一步,這圖上好多好多小黑點(diǎn),要一個(gè)一個(gè)全部去除我估計(jì)我代碼寫到吐血都寫不出來。但是要去除一部分還是可以的。
xsize, ysize = im.size #長、寬 #對(duì)照片里的所有像素點(diǎn):如果像素色不是白色并且右邊的一個(gè)像素點(diǎn)像素色是白色(RGB(255,255,255))或者像素色不是白色并且下方的一個(gè)像素點(diǎn)是白色的,統(tǒng)一變成白色 for i in range(ysize-1): for j in range(xsize-1): if (im.getpixel((j, i)) !=255&im.getpixel((j+1,i))==255): im.putpixel((j,i),255); if(im.getpixel((j,i)) != 255&im.getpixel((j,i+1))==255): im.putpixel((j, i), 255); im.show(); #再看看效果
處理完之后:
之前那些黑色的小點(diǎn)點(diǎn)已經(jīng)去的差不多了,但是這樣也是有代價(jià)的啊- - 把圖片里面的字的一些像素色也去掉了一些,現(xiàn)在拿這張圖片去用tesseract識(shí)別的話其實(shí)對(duì)于tesseract來說跟之前那張沒有去小黑點(diǎn)的圖片識(shí)別難度差不了多少,然后后面又想了個(gè)辦法補(bǔ)救了一下:
#把上面我們變成白色的小黑點(diǎn)給他補(bǔ)一點(diǎn)回來- - for i in range(ysize - 1): for j in range(xsize - 1): if (im.getpixel((j, i))!=255&im.getpixel((j+1,i)) !=255): im.putpixel((j, i), 0); if (im.getpixel((j, i))!=255&im.getpixel((j,i+1)) !=255): im.putpixel((j, i), 0); im.show(); #再看看效果
處理完之后:
比上面的圖清晰了蠻多。這個(gè)時(shí)候再去對(duì)照下剛開始的那種圖的話,對(duì)識(shí)別程序來說清楚了不止是一點(diǎn)點(diǎn)啊。
不過盡管如此,識(shí)別率還是不怎么樣,我估計(jì)也就百分之50左右的識(shí)別率,還是太低了,可能是因?yàn)槲胰サ袅艘恍╆P(guān)鍵的像素點(diǎn)的色,因?yàn)槲乙膊恢纓esseract具體的對(duì)比庫是怎么樣的,所以估計(jì)我又要棄了。有想過再繼續(xù)對(duì)圖片切割旋轉(zhuǎn),甚至還想過找人工智能的朋友給我拿去訓(xùn)練訓(xùn)練,不過那樣還是偏離我本意了,而且我也不是很喜歡搞學(xué)術(shù)的東西。不管怎么樣我這個(gè)感覺還是有點(diǎn)用的,說不定拿去做一下切割識(shí)別率大大提高也是有可能的。
感謝各位的閱讀!關(guān)于“Python怎么實(shí)現(xiàn)基于PIL和tesseract的驗(yàn)證碼識(shí)別功能”這篇文章就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助,讓大家可以學(xué)到更多知識(shí),如果覺得文章不錯(cuò),可以把它分享出去讓更多的人看到吧!
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