https://github.com/linsamtw/verification_code_image
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- Host: GitHub
- URL: https://github.com/linsamtw/verification_code_image
- Owner: linsamtw
- Created: 2017-09-12T14:05:52.000Z (almost 9 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2017-09-13T11:56:48.000Z (almost 9 years ago)
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- Language: Python
- Size: 108 KB
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README
# 驗證碼影像處理 ( Verification_code_image )
## 主要是將圖片，灰度化、去雜點、切割，再搭配DL，將有助於提高準確率
首先，下圖是台鐵的驗證碼
## 讀取圖片 input image
```sh
im = cv2.imread('t3.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
plt.imshow(im)
```
## 灰度化( transform gray scale )
```sh
retval, im2 = cv2.threshold(im, 115, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
plt.imshow(im2)
```
## 刪除雜點( del miscellaneous points )
```sh
im3 = del_mis_pt_by_threshold(im2) )
plt.imshow(im3)
```
## 雜點去除後，我們必須對剩下的影像做強化
```sh
im4 = cv2.dilate(im3, (2, 2), iterations=1)
plt.imshow(im4)
# save figure
plt.savefig('del_mix_pt.png')
```
以下是處理完後的 image
## 接下來將分割數字，分割有助於 DL 預測
```sh
x_split_start,x_split_end = catch_axis_start_and_end(im4,axis='x')
```
## 分割方法如下
用 x 軸去切，只要是"白色"，就存入x座標，以上就會得到一串數列，
舉例來說，11,12,13...27,63,64...95,129,130...，可以看出來，11~27 是一個數字，63~95 是一個數字，這樣就切出數字了
如上圖之後， y 軸的切法也一樣
## 分割完後的圖片
```sh
img1 = my_plt_fun(x_split_start,x_split_end,0)
plt.imshow(img1)
```
## 儲存
```sh
for i in range(len(x_split_start)):
my_plt_fun(x_split_start,x_split_end,i)
```