python - 验证码识别最佳实践

Question

我正在从事一个基于文本的验证码识别的真实项目。

图像处理步骤大致设计为

预处理灰度图像(膨胀，腐 eclipse 或模糊等)，以消除微小的噪声。

裁剪，如果内容

周围有边框填充

根据水平轴计算直方图，并尝试垂直破解文本。

使用tesseract之类的工具识别单个字符。

目前，我正在使用Python + Opencv进行编码，结果如下:



因此，我现在有了直方图。如果我在数字中填充一些孔，则每个文本都将很好地显示为直方图中的正态分布。

但是我如何才能真正找出这张图中的每个局部最大值？当前，直方图是离散的而不是那么平滑。我现在停留在这个阶段。

而且，这些噪声条也无法去除。因为文本使用不同的颜色。那么我需要将色彩空间转换为HSV还是其他？

如果您能给我一些建议，我将不胜感激。

谢谢!

Answer 1

是的。尝试调查HSV各个层中的图像外观。将直方图均衡/对比度归一化应用于值层，阈值，并查看是否存在差异。