将灰度转换为可自动检测阈值的二进制文件-OpenCV-Python

Question

我正在尝试处理验证码图像。我想处理不同类型的验证码图像以提取实际文本。我正在使用open cv来完成这项工作，但效果很好，但问题是我需要设置不同的下限阈值来转换灰度到二进制图像。

主要目标：我正在尝试删除该水平线并使字符清晰可读

使用的代码：

import cv2

# Load an color image in grayscale
img = cv2.imread('it_captcha3.jpg',0)
ret, thresh_img = cv2.threshold(img, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
cv2.imshow('grey image',thresh_img)
cv2.imwrite("result11.jpg", thresh_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

验证码1：

处理的图像：使用的阈值->低：180高-> 255，

验证码：2

处理的图像：使用的阈值->低：200高-> 255

验证码：3

已处理：低-> 165高：255

Answer 1

您是否尝试过直方图均衡化？

您可以使局部图像的数据散度更稳定。

import cv2

# Load an color image in grayscale
img = cv2.imread('it_captcha3.jpg',0)
img = cv2.equalizeHist(img)
ret, thresh_img = cv2.threshold(img, 215, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

cv2.imshow('grey image',thresh_img)
cv2.imwrite("result11.jpg", thresh_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在我的试用中，阈值下限固定为215。

Answer 2

查看有关https://docs.opencv.org/3.4.0/d7/d4d/tutorial_py_thresholding.html的 opencv文档

该算法适合您的应用

我建议您研究图像二值化。

+）

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