Python实现简单验证码降噪处理流程

Cora

发布时间：2026-10-14 | 6人浏览过

原创

本文介绍利用Python和OpenCV库进行简单验证码降噪的完整流程。内容涵盖图像灰度化处理、二值化阈值设定以及基于8邻域算法的噪声过滤方法，并提供完整的Python实现代码，帮助开发者解决爬虫中常见的简单图形验证码识别问题。

前言：

验证码识别背景与挑战

近期在进行网络爬虫开发时，频繁遭遇各类验证码识别的挑战。当前的验证码形式日益多样化，早期的验证码仅通过简单的图像干扰来增加识别难度。然而，随着计算机视觉技术的快速发展，基础验证码的识别已变得相对容易，这促使了更复杂的验证码形态出现，例如滑动验证码。此类验证码通常可通过Python的selenium库进行破解。此外，语音验证和点击验证等新型验证码也随之涌现。爬虫与反爬机制之间的博弈日益激烈且充满趣味，这种对抗客观上推动了整个行业技术的进步与发展。

本文将分享一段用于解决简单验证码识别的代码示例。

图片:

图像灰度化处理

图像预处理：灰度化与二值化


import cv2 
import numpy as np
img = cv2.imread('./picture/1.jpg')

#将图片灰度化处理,降维,加权进行灰度化c
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imshow('min_gray',gray)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

效果:

图像二值化处理


t,gray2 = cv2.threshold(gray,220,255,cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('threshold',gray2)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

效果:

8领域过滤

噪声过滤：8邻域算法实现


def remove_noise(img,k=4):
  
  img2 = img.copy()
  
#   img处理数据，k过滤条件
  w,h = img2.shape
  def get_neighbors(img3,r,c):
    count = 0
    for i in [r-1,r,r+1]:
      for j in [c-1,c,c+1]:
        if img3[i,j] > 10:#纯白色
          count+=1
    return count
#   两层for循环判断所有的点
  for x in range(w):
    for y in range(h):
      if x == 0 or y == 0 or x == w -1 or y == h -1:
        img2[x,y] = 255
      else:
        n = get_neighbors(img2,x,y)#获取邻居数量，纯白色的邻居
        if n > k:
          img2[x,y] = 255
  return img2
result = remove_noise(gray2)
cv2.imshow('8neighbors',result)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

过滤后的效果:

代码整合：

完整处理流程代码


import cv2 
import numpy as np
img = cv2.imread('./picture/1.jpg')

#将图片灰度化处理,降维,加权进行灰度化c
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
t,gray2 = cv2.threshold(gray,200,255,cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imshow('threshold',gray2)
result = remove_noise(gray2)
cv2.imshow('8neighbors',result)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

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。