Pythonコードの検証処理（1）

  このブログシリーズと私は、様々な識別認証コードをご紹介しますその後。一般的な、ポール試験スライドコード、タッチコードを含むグラフィックコード、Twitterはコードグリッド。

通常のCAPTCHA

  ブログの前に認証コード識別画像のラインと干渉パターンため冗長であり、単純なプロセスCAPTCHAを導入することであったが、それは異なり、実際のであろう。したがって、この場合には、我々はあなたが正しい結果を識別することができます前に、次のように処理するための方法である、いくつかの処理を必要としています。

1.階調処理

  画像オブジェクトは（）メソッド渡すパラメータLに変換することができ、画像はグレースケール画像は、次のコードに変換することができます。

img = Image.open('1.jpg')
image = img.convert('L')
image.show()

結果は以下のとおりです。

2.二値化処理

  図1に示す二値化処理は、次のコードに渡すことができます。

img = Image.open('1.jpg')
image = img.convert('1')
image.show()

結果は以下のとおりです。

  また、閾値二値化を指定することができ、デフォルトのしきい値は、それがグレースケール画像に変換され、二値化しきい値を指定され、最初に指定する必要があり、127です。コードは以下の通りであります：

image = Image.open('1.jpg')
# 先转化为灰度图片
image = image.convert('L')
threshold = 180 # 设置阈值
my = []
for i in range(256):
    if i < threshold:
        my.append(0)
    else:
        my.append(1)

# 二值化处理
image = image.point(my,'1')
image.show()

  ここでラインの元のコードは、確認コードが明らかになるで、除去されています。再識別コード、以下の結果までの時間：