图像处理：给验证码图片做降噪处理及数据清洗

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图像处理：给验证码图片做降噪处理及数据清洗

在上一篇博文中，tesseract对验证码识别的准确率还是非常低的，改进措施的话，可以从三个方面来考虑：

• 1、数据的来源

        数据的质量还是非常影响识别的精确度的，验证码图片中含有很多的噪声，会影响tesseract对图片的判断，所以要对图片进行降噪处理。

• 2、识别模型或者方法

        模型的好坏将直接决定结果的好坏，但这里是的在模型确定的情况下考虑其他方法，所以，不予考虑。

• 3、对结果的清洗

        图片中只含有四位数字跟小写字母的组合，不含有特殊字符，以及空格，所以对识别出来的结果进行清洗，可以减少不必要的错误。

一、降噪处理

分别用高斯滤波、中值滤波和双边滤波对图像进行降噪处理，并不断调整参数，确定出对应方法的最优参数；

降噪方法	准确率
无	0.14
高斯滤波	0.11
中值滤波	0.15
双边滤波	0.28

可以看到，利用双边滤波函数进行的处理，效果较好，识别的精度提高了两倍；

blur = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0) # 高斯滤波函数 blur = cv2.medianBlur(img, 3) # 中值滤波函数 blur = cv2.bilateralFilter(img, 3, 560, 560) # 双边滤波函数

二、数据清洗

在双边滤波降噪处理的基础上再对识别结果进行数据清洗，将会提高识别的准确率；

# 对结果的处理 st = re.sub(r'[^A-Za-z0-9]+', '', a) st = st.lower() if len(st) > 4:b = st[-4:] else:b = st

最终识别的结果的准确率为0.53

三、代码

import pytesseract import cv2 import os import numpy as np import re path = './verify_pictures/'file_name = [] for k in os.walk(path):file_name = k[-1]print('识别值' + '-----' + '真实值') num = 0 for i in file_name:img = cv2.imdecode(np.fromfile(path + i, dtype=np.uint8), 1)# 对数据的处理# blur = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0) # 高斯滤波函数# blur = cv2.medianBlur(img, 3) # 中值滤波函数blur = cv2.bilateralFilter(img, 3, 560, 560) # 双边滤波函数 560：0.28a = pytesseract.image_to_string(blur)# 对结果的处理st = re.sub(r'[^A-Za-z0-9]+', '', a)st = st.lower()if len(st) > 4:b = st[-4:]else:b = sttrue_value = i[-8:-4]print(b + '-----' + true_value)if b == true_value:num += 1print('识别的准确率为：' + str(num/100))

 

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总结

以上是生活随笔为你收集整理的图像处理：给验证码图片做降噪处理及数据清洗的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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