python 驗證碼 （二） 連通域分割

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切割前：　　 　　切割後：    　　　　　　　　

 

代碼：

#-*-coding:utf-8-*-from PIL import Imageimport queuedef cfs(img):    """傳入二值化後的圖片進行連通域分割"""    pixdata = img.load()    w, h = img.size    visited = set()    q = queue.Queue()    offset = [(-1, -1), (0, -1), (1, -1), (-1, 0), (1, 0), (-1, 1), (0, 1), (1, 1)]    cuts = []    for x in range(w):        for y in range(h):            x_axis = []            # y_axis = []            if pixdata[x, y] == 0 and (x, y) not in visited:                q.put((x, y))                visited.add((x, y))            while not q.empty():                x_p, y_p = q.get()                for x_offset, y_offset in offset:                    x_c, y_c = x_p + x_offset, y_p + y_offset                    if (x_c, y_c) in visited:                        continue                    visited.add((x_c, y_c))                    try:                        if pixdata[x_c, y_c] == 0:                            q.put((x_c, y_c))                            x_axis.append(x_c)                            # y_axis.append(y_c)                    except:                        pass            if x_axis:                min_x, max_x = min(x_axis), max(x_axis)                if max_x - min_x > 3:                    # 寬度小於3的認為是噪點，根據需要修改                    cuts.append((min_x, max_x + 1))    return cutsdef saveSmall(img, outDir, cuts):    w, h = img.size    pixdata = img.load()    for i, item in enumerate(cuts):        box = (item[0], 0, item[1], h)        img.crop(box).save(outDir + str(i) + ".bmp")img = Image.open(‘cfs/2.png‘)saveSmall(img, ‘cfs/‘, cfs(img))

思路是用深度遍曆，對圖片進行二值化處理，先找到一個黑色像素，然後對這個像素的周圍8個像素進行判斷，如果沒有訪問過，就儲存起來，然後最後這個數組的最小x和最大x就是x軸上的切割位置。這種分割的方法還是只能適用於沒有粘連的驗證碼，比垂直分割的好處是，可以處理位置比較奇怪的驗證碼。

轉載：80557242

 

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