5月

python image 垂直切割图片验证码图片识别处理

这样的一张图片，用普通的等宽来切割：

def sliceImg(img, outDir, count = 4):
    w, h = img.size
    eachWidth = int(w / count)
    for i in range(count):
        box = (i * eachWidth, 0, (i + 1) * eachWidth, h)
        img.crop(box).save(outDir + str(i) + ".png")

可以看到切割效果很差，3都要切成8了。

我们可以换种思想，在目标位置的前后进行垂直上的像素判断，判断某一列的黑色像素最少，就是切割点。代码改成：

def smartSliceImg(img, outDir, count = 4, p_w = 3):
    '''
    :param img:
    :param outDir:
    :param count: 图片中有多少个图片
    :param p_w: 对切割地方多少像素内进行判断
    :return:
    '''
    w, h = img.size
    pixdata = img.load()
    eachWidth = int(w / count)
    beforeX = 0
    for i in range(count):

        allBCount = []
        nextXOri = (i + 1) * eachWidth

        for x in range(nextXOri - p_w, nextXOri + p_w):
           if x >= w:
               x = w - 1
           if x < 0:
               x = 0
           b_count = 0
           for y in range(h):
              if pixdata[x, y] == 0:
                 b_count += 1
           allBCount.append({'x_pos': x, 'count':b_count})
        sort = sorted(allBCount, key=lambda e: e.get('count'))

        nextX = sort[0]['x_pos']
        box = (beforeX, 0, nextX, h)
        img.crop(box).save(outDir + str(i) + ".png")
        beforeX = nextX