有没有兄弟可以用python帮我写一份图片灰度二分化预处理,切割成单个字符,然后自己训练库测试一一比对的识别代码,⚽️⚽️了
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当然可以帮你写一份Python的验证码识别代码!这里提供一个基本的框架,你可以根据自己的需求作出相应的调整。
1. 图片灰度二分化预处理 首先,我们需要将彩色图片转为灰度图,并对灰度图进行二值化处理。可以使用OpenCV库来实现这一步骤。下面是一个示例代码:
import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread('captcha.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 二值化处理 _, threshold = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 保存二值化后的图片 cv2.imwrite('threshold.png', threshold)
2. 切割成单个字符 接下来,我们需要将验证码图片切割成单个字符,这里我们可以利用图像处理库PIL来实现。示例代码如下:
from PIL import Image # 打开二值化后的图片 image = Image.open('threshold.png') # 切割图片 width, height = image.size char_width = width // 4 # 假设验证码有4个字符 char_height = height for i in range(4): left = i * char_width upper = 0 right = left + char_width lower = char_height char_image = image.crop((left, upper, right, lower)) char_image.save(f'char{i}.png')
3. 训练模型并进行识别 最后,我们可以使用机器学习库来训练模型,以识别验证码。这里我们可以使用scikit-learn库,并选择适合验证码识别的分类算法,如支持向量机(SVM)。
import os import cv2 from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 读取训练数据 X = [] y = [] for file_name in os.listdir('train_data'): img = cv2.imread(os.path.join('train_data', file_name), cv2.IMREAD_GRAYSCALE) X.append(img.flatten()) # 将图片转成一维向量 y.append(file_name.split('.')[0]) # 文件名作为标签 # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练SVM模型 model = svm.SVC() model.fit(X_train, y_train) # 预测并计算准确率 y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"准确率:{accuracy}")
在上面的代码中,我们假设训练数据存放在一个名为
train_data
的文件夹中,每个验证码字符的图片文件名对应字符本身。训练完成后,我们可以使用模型对切割出的单个字符进行识别。希望这个代码框架能够帮助到你!如果有任何其他问题,请随时提问。
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