现在有这样一个验证码：
一般的验证码识别，都是先进行前处理，然后分割，在进行识别。这个验证码没有其他噪音，但存在一条横穿的曲线干扰，并且验证码中字体是粘连在一起的。
如果不将干扰曲线去除，那么整个识别将会受到一定的影响，为此，先要去掉这条曲线，首先通过的办法是将先获取曲线的头位置（x，y），这一部分很简单，代码如下：
1 def get_left_start_point(im): 2 start_point = (0,0) 3 found = False 4 w, h = im.size 5 data = list(im.getdata()) 6 for x in xrange(w): 7 for y in xrange(h): 8 if data[ y*w + x ] != white: 9 found = True 10 start_point = (x,y) 11 break 12 13 if found: 14 break 15 return start_point
取到头结点后，然后依次从左到右遍历过去，上下判断是否为黑点，将线条坐标位置保存起来，之后进行线条位置去除，代码如下(感谢孙志海朋友的提示）：
def remove_line(im, aim): w,h = im.size data = list( im.getdata() ) for x,y in aim: curr = data[ y * w + x ] prev = data[ (y-1) * w + x] next = data[ (y+1) * w + x] if prev == black and next == black: continue if prev == black: data[ y * w + x ] = white data[ (y-1) * w + x] = white elif next == black: data[ y * w + x ] = white data[ (y+1) * w + x] = white else: data[ y * w + x ] = white
于是可以得到去除黑线后的图像为：
除了几个孤立的点，图像中的黑线基本被去除干净，下面是几张是处理的比较好的：
下面这一张处理的比较差：
鉴于之前有blog内容被网络转载，并不注明出处，因此添加下面内容：
author：ubunoon
homepage: http://qtrstudio.com
blog: http://www.cnblogs.com/ubunoon ; http://qtrstudio.com/blog
email：netubu#gmail.com
copyright: Copyright © 2011. All rights reserved.
最新评论