Python验证码处理：利用PIL进行图片二值化预处理
发布时间：2026-10-13 |
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本文介绍在使用Selenium获取模糊验证码后，如何利用Python的PIL库进行预处理以提高Tesseract识别率。核心步骤包括将图片转换为灰度图，并通过设定阈值进行二值化处理，将低于阈值的像素置为白色（0），高于阈值的置为黑色（1），从而简化图像结构。
验证码图片预处理概述
写在最前面：
本文将分系列撰写。由于通过Selenium抓取到的验证码图片往往较为模糊，直接进行识别效果不佳，因此在调用Tesseract等OCR工具前，必须对图片进行必要的预处理。
预处理的第一步是执行二值化操作。具体方法是设定一个阈值，将图像像素值低于该阈值的区域全部置为白色（数值0），其余部分则置为黑色（数值1）。
二值化代码实现
import pytesseract
from PIL import Image,ImageEnhance
def binaryzation(threshold=145): #降噪，图片二值化
table = []
for i in range(256):
if i < threshold:
table.append(0)
else:
table.append(1)
return table
image = Image.open('newcode.jpg') #打开图片
image = image.convert('L') #转化为灰度图
image.show()
image = image.point(binaryzation(), '1') #二值化
image.show()这是原始图片：
首先将图片转换为灰度图：
接着进行二值化处理：
本期内容暂且至此，后续将继续深入研究。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持本站。
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