Python使用PIL库处理图片像素点以去除验证码干扰
本文介绍利用Python的PIL库处理图片像素点的方法,旨在解决爬虫中验证码识别受干扰物影响的问题。通过遍历像素点将图像转为黑白,并统计周围黑点数量来剔除干扰点,最终保存处理后的图片,提升验证码识别率。
在进行网络爬虫开发时,经常需要自动识别验证码。然而,验证码图片通常包含各种干扰元素,这会增加识别难度。因此,对验证码图像进行预处理是必要的步骤,处理效果对比如下所示:

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")
上述内容分享了利用Python处理图片像素点的具体实例,希望能为读者提供有价值的参考。如果您觉得有用,欢迎继续支持本站获取更多技术分享。
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