クリーンアップの画像を、画像を2値化され、国境をポイントに、ラインを妨害します
PILのインポートイメージ から pytesseract インポート * からのfnmatch インポートのfnmatch からキューインポートキュー インポートPLTのようmatplotlib.pyplot インポートCV2の インポート時間 インポートOSの デフclear_border（IMG、img_name）： '' ' 边框去除 ''' W、Hを IMG =。形状[2 ] 用の Y で（W 0）範囲： のためのx における範囲（0、H）： ＃Y Y == 0またはIF == Y == W W -1 - 2： IF Y <4。又は Y> -4 W ： IMG [X、Y] = 255 ＃X又はX == H == 0 IF 。 -またはX == 1つのH - 2： IF X <4。または H - 4 X> ： IMG [X、Y] = 255 戻りIMG DEF interference_line（IMG、img_name）： '' ' 干渉雑音ライン' '' H 、W = img.shape [：2 ] ＃！！！OpenCVのマトリクスポイントが反転する。＃IMG [1,2] 1：画像の高さ、2：画像の幅のために R＆LT に範囲（0,2 ） 用の Y に 範囲（1、W - 1 ） のために、X における範囲（1、H - 1 ）： カウント = 0 場合 IMG [x、y - 1]> 245 ： カウント =カウント+ 1 なら IMG [x、y + 1] > 245 ： カウント + 1カウント= 場合のIMG [X - 1、y]は> 245 ： カウント + 1カウント= 場合 IMGの[X + 1、Y]> 245 ： カウント + 1カウント= あればカウント> 2 ： IMG [X 、y]は 255 = リターンIMGを DEFの interference_point（IMG、img_name、X = 0、Y = 0）： "" " ドットノイズ 中央卍ブロック、ブラックドットの数として現在の点9隣接ブロック ：PARAMのX： ：PARAMのY： ：リターン： "" " ＃1 TODO長い幅が下限画像決定 cur_pixel IMG = [X、Y] ＃の現在の画素値 の高さ、幅= img.shapeの[2 ] のために Y における範囲（0、幅- 1。 ）： 用 X における範囲（0、高さ- 1 ）： IF：Y == 0 ＃最初の行 IF X == 0： ＃の左上隅は、4つの隣接 ＃三点の中心点の横 和=INT（cur_pixel）\ + INT（IMG [x、y + 1 ]）\ + INT（IMG [X + 1 、Y]）\ + INT（IMGの[X + 1、Y + 1 ]） であれば和<= 2 * 245 ： IMG [x、y] = 0 ELIFの X ==高さ- 1： ＃右上顶点 和= INT（cur_pixel）\ + INT（IMG [x、y + 1 ]）\ + INT（IMGの[X - 1 、Y]）\ + INT（IMG [X - 1、Y + 1 ]） であれば和<= 2 * 245： IMG [X、Y]は = 0 他： ＃最上位の非頂点、6つの近傍 SUM = INT（IMG [X - 1 、Y]）\ + INT（IMG [。。X - 1、Y + 1 ]）\ + INT（ cur_pixel）\ + INT（IMG [X、Y + 1 ]）\ + INT（IMG [Xの+ 1 、Y]）\ + INT（IMG [Xの+ 1、Y + 1 ]） IF SUM <= 3×245 ： IMG [X、Y] = 0 ELIFの Y ==幅- 1： ＃ボトムライン IF X == 0： ＃左下頂点 ＃の次の3つの点の中心点 SUM = INT（cur_pixel）\ + INT（IMG [+ 1 X 、Y]）\ + INT（IMGの[1 X +、Y - 1 ]）\ + INT（IMG [ X、Y - 1。]） IF SUM <= 245 * 2 ： IMG [X、Y] = 0 ELIFの X ==高さ- 1： ＃右下頂点 SUM = INT（cur_pixel）\ + INT（IMG [X、Y - 1 ]）\ + INT（IMG [X - 1 、Y]）\ + INT（IMG [X - 1、Y - 1]） であれば和<= 2 * 245 ： IMG [x、y] = 0 さもなければ： ＃最下非顶点、6邻域 和= INT（cur_pixel）\ + INT（IMGの[X - 1 、y]の）\ + INT（IMGの[X + 1 、Y]）\ + INT（IMG [x、y - 1 ]）\ + INT（IMGの[X - 1、Y - 1 ]）\ + INT（IMG [X + 1、Y - 1 ]） であれば和<= 3 * 245 ： IMG [x、y] = 0 さもなければ： ＃yが境界ない IF：Xは== 0 位頂点以外左 SUM = INT（IMG [X、Y - 1 ]）\ + INT（cur_pixel）\ + INT（IMG [X、Y軸+ 1。\]） + INT（IMG - [X + 1、Y 1。。）\] + INT（IMG [X + 1 、Y]）\ + INT（IMG [X + 1、Y + 1。]） IF SUM <= 3 * 245。 ： IMG [X、 Y] = 0 ELIFの X ==高さ- 1： ＃非頂点右に （IMG [X、Y - 1 SUM = INT ]）\ +INT（cur_pixel）\ + INT（IMG [x、y + 1 ]）\ + INT（IMGの[X - 1、Y - 1 ]）\ + INT（IMG [X - 1 、y]の）\ + INT（IMG [X - 1、Y + 1 ]） であれば和<= 3 * 245 ： IMG [x、y] = 0 さもなければ： ＃具备9领域条件的 和= INT（IMGの[X - 1、Y - 1 ]）\ + INT（IMG [X - 1 、y]の）\ + INT（IMGの[X - 1、Y + 1 ]）\ + INT（IMG [x、y - 1 ]）\ +INT（cur_pixel）\ + INT（IMG [x、y + 1 ]）\ + INT（IMGの[X + 1、Y - 1 ]）\ + INT（IMG [X + 1 、Y]）\ + INT（IMG [X + 1、Y + 1 ]） であれば和<= 4 * 245 ： IMG [x、y] = 0 戻りIMGの デフ_get_dynamic_binary_image（FILEDIR、img_name）： '' ' 自适应阀值二值化 ''' のファイル名 = ' ./easy_code/ ' + img_name.split（' '）[0] + ' -binary。JPG' img_name = FILEDIR + ' / ' + img_name IM = cv2.imread（img_name） IM = cv2.cvtColor（IM、cv2.COLOR_BGR2GRAY） TH1 = cv2.adaptiveThreshold（IM、255、cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C、cv2.THRESH_BINARY、21、 1 ） を返すTh1は デフ）（認識：
FILEDIR = ' ./images ' ＃验证码路径 ためのファイルでos.listdir（FILEDIR）： もしのfnmatch（ファイル、' * .JPG ' ）： img_name =ファイル ＃適応2値化閾値 IM = _get_dynamic_binary_image（FILEDIR、img_name） ＃の削除境界 IM = clear_border（IM、img_name） ＃ラインノイズ干渉画像の IM = interference_line（IM、img_name） ＃ノイズ画像点の = IMのinterference_point（IM、img_name） ファイル名 = ' ./easy_code/ ' + img_name.split（' '）[0] + ' -interferencePoint.jpg パス保存する' #easy_code cv2.imwrite（ファイル名、IM）を＃セーブ写真は （認識）
ビッグブラザー用ボス淀魚粗い識別コードと詳細な説明があることを「Pythonの識別コード」から、上記コードの変更。
添付リンクします。https：//www.cnblogs.com/qqandfqr/p/7866650.html