前言：
最近写爬虫会经常遇到一些验证码识别的问题，现如今的验证码已经是五花八门，刚开始的验证码就是简单的对生成的验证码图片进行一些干扰，但是随着计算机视觉库的 发展壮大，可以轻松解决简单的验证码识别问题，于是一些变态 的验证码就出来了，什么滑动验证码，当然这个也是比较好解决的，用python的selenium库就可以破解一些滑动验证码。可是还出现了一些语音类，点击类的验证码。爬虫与反爬的较量确实越来越精彩了，也挺有趣的！最终促进的是整个行业技术的发展与进步。
今天分享一个可以解决简单验证码识别的代码。
图片:
图像灰度化处理
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('./picture/1.jpg')
#将图片灰度化处理,降维,加权进行灰度化c
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('min_gray',gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
效果:
图像二值化处理
t,gray2 = cv2.threshold(gray,220,255,cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('threshold',gray2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
效果:
8领域过滤
def remove_noise(img,k=4):
img2 = img.copy()
# img处理数据，k过滤条件
w,h = img2.shape
def get_neighbors(img3,r,c):
count = 0
for i in [r-1,r,r+1]:
for j in [c-1,c,c+1]:
if img3[i,j] > 10:#纯白色
count+=1
return count
# 两层for循环判断所有的点
for x in range(w):
for y in range(h):
if x == 0 or y == 0 or x == w -1 or y == h -1:
img2[x,y] = 255
else:
n = get_neighbors(img2,x,y)#获取邻居数量，纯白色的邻居
if n > k:
img2[x,y] = 255
return img2
result = remove_noise(gray2)
cv2.imshow('8neighbors',result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
过滤后的效果:
代码整合：
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('./picture/1.jpg')
#将图片灰度化处理,降维,加权进行灰度化c
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
t,gray2 = cv2.threshold(gray,200,255,cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('threshold',gray2)
result = remove_noise(gray2)
cv2.imshow('8neighbors',result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
python,验证码降噪
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。