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###在做爬虫的时候有时需要识别验证码,但是验证码一般都有干扰物,这时需要对验证码进行预处理,效果如下:
from PIL import Image import itertools img = Image.open('C:/img.jpg').convert('L') #打开图片,convert图像类型有L,RGBA # 转化为黑白图 def blackWrite(img): blackXY = [] # 遍历像素点 for x in range(img.size[0]): for y in range(img.size[1]): print img.getpixel((x,y)) if img.getpixel((x,y))<128: img.putpixel((x,y),0) # 置为黑点 blackXY.append((x,y)) else: img.putpixel((x,y),255) # 置为白点 return blackXY # 去除干扰点 def clrImg(img,pointArr): # 获取周围黑点的个数 def getN(p): count = 0 x = [p[0]-1,p[0],p[0]+1] y = [p[1]-1,p[1],p[1]+1] for i in itertools.product(x,y): # 笛卡尔积 try: if img.getpixel(i) == 0: count +=1 except: print 'out of' continue print count return count for p in pointArr: if getN(p)<5: # 周围黑点个数 <5 的黑点认为是干扰点,置为白点 img.putpixel(p,255) pointArr = blackWrite(img) clrImg(img,pointArr) img.save("C:/img_1.jpg")
以上这篇Python 处理图片像素点的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
标签:
Python,图片,像素点
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2024年11月06日
2024年11月06日
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