實(shí)現(xiàn)思路

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是用深度遍歷，對圖片進(jìn)行二值化處理，先找到一個(gè)黑色像素，然后對這個(gè)像素的周圍8個(gè)像素進(jìn)行判斷，如果沒有訪問過，就保存起來，然后最后這個(gè)數(shù)組的最小x和大x就是x軸上的切割位置。這種分割的方法還是只能適用于沒有粘連的驗(yàn)證碼，比垂直分割的好處是，可以處理位置比較奇怪的驗(yàn)證碼。

示例代碼

def cfs(img):
 """傳入二值化后的圖片進(jìn)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:
   # 寬度小于3的認(rèn)為是噪點(diǎn)，根據(jù)需要修改
   cuts.append((min_x,max_x + 1))
 return cuts
 
def 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) + ".png")
img = Image.open('out/51.png')
 
saveSmall(img, 'cfs/', cfs(img))

本文名稱：python中驗(yàn)證碼連通域分割的方法詳解-創(chuàng)新互聯(lián)
標(biāo)題來源：http://chinadenli.net/article26/iddjg.html

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