首先貼一張驗證碼上來做案例：

第一步先通過二值化處理把干擾線去掉：

from PIL import Image
 
# 二值化處理
def two_value():
  for i in range(1,5):
    # 開啟資料夾中的圖片
    image=Image.open('./Img/'+str(i)+'.jpg')
    # 灰度圖
    lim=image.convert('L')
    # 灰度閾值設為165，低於這個值的點全部填白色
    threshold=165
    table=[]
    
    for j in range(256):
      if j<threshold:
        table.append(0)
      else:
        table.append(1)
 
    bim=lim.point(table,'1')
    bim.save('./Img2/'+str(i)+'.jpg')
 
two_value()

執行結果圖如下：

然後對黑白圖片進行降噪，去掉那些單獨的黑色畫素點：

from PIL import Image
 
# 去除干擾線
im = Image.open('./Img2/1.jpg')
# 影象二值化
data = im.getdata()
w,h = im.size
black_point = 0
 
for x in range(1,w-1):
  for y in range(1,h-1):
    mid_pixel = data[w*y+x] # 中央畫素點畫素值
    if mid_pixel <50: # 找出上下左右四個方向畫素點畫素值
      top_pixel = data[w*(y-1)+x]
      left_pixel = data[w*y+(x-1)]
      down_pixel = data[w*(y+1)+x]
      right_pixel = data[w*y+(x+1)]
 
      # 判斷上下左右的黑色畫素點總個數
      if top_pixel <10:
        black_point += 1
      if left_pixel <10:
        black_point += 1
      if down_pixel <10:
        black_point += 1
      if right_pixel <10:
        black_point += 1
      if black_point <1:
        im.putpixel((x,y),255)
      # print(black_point)
      black_point = 0
 
im.save('xxxx.jpg')

執行結果如下圖所示：

最後對邊框上附著的黑色畫素點進行消除：

from PIL import Image
 
# 去除干擾線
im = Image.open('./Img2/1.jpg')
# 影象二值化
data = im.getdata()
w,h-1):
    if x<2 or y<2 :
      im.putpixel((x-1,y-1),255)
    if x>w-3 or y>h-3:
      im.putpixel((x+1,y+1 ),255)
 
im.save('xxx.jpg')

執行結果：

以上這篇使用python 對驗證碼圖片進行降噪處理就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。