强大的Python图像处理

　　import os

　　import sys

　　import subprocess

　　from pytesser_pro.pytesser_pro import *

　　import Image, ImageEnhance, ImageFilter

　　from pylab import *

　　# 二值化并转格式

　　def binary(image_name, binary_image_name):

　　# 白底黑字

　　args="convert -monochrome "+image_name+" "+binary_image_name

　　# print args

　　proc=subprocess.Popen(args, shell=True)

　　proc.wait()

　　im=Image.open(binary_image_name)

　　w, h=im.size

　　data=list(im.getdata())

　　if (data[0], data[w-1], data[(h-1)*w], data[h*w-1])==(0, 0, 0, 0): # 0-黑色，255-白色

　　# 若非白底黑字则灰度反转

　　args1="convert -negate "+binary_image_name+" "+binary_image_name

　　proc1=subprocess.Popen(args1, shell=True)

　　proc1.wait()

　　# 计算范围内点的个数

　　def numpoint(im):

　　w, h=im.size

　　# print w, h

　　data=list(im.getdata())

　　mumpoint=0

　　for x in range(w):

　　for y in range(h):

　　if data[y*w+x]==0: # 0-黑色，255-白色

　　mumpoint +=1

　　return mumpoint

　　# 投影法去干扰线

　　def pointmidu(binary_image_name, midu_image_name):

　　im=Image.open(binary_image_name)

　　w, h=im.size

　　# print w, h

　　len=5

　　for x in range(0, w, len):

　　box=(x, 0, x+len, h)

　　im_box=im.crop(box)

　　num=numpoint(im_box)

　　# print num

　　if num < 20:

　　for i in range(x, x+len):

　　for j in range(h):

　　im.putpixel((i, j), 255) # 0-黑色，255-白色

　　data=list(im.getdata())

　　data_column=[]

　　for x in range(w):

　　temp=0

　　for y in range(h):

　　if data[y*w+x]==0: # 0-黑色，255-白色

　　temp +=1

　　data_column.append(temp)

　　# print data_column

　　start=0

　　for i in range(0, w, 1):

　　if data_column[i] !=0:

　　break

　　else:

　　start +=1

　　# print start

　　end=w-1

　　for j in range(w-1, -1, -1):

　　if data_column[j] !=0:

　　break

　　else:

　　end +=-1

　　# print end

　　box_new=(start, 0, end+1, h)

　　im_box_new=im.crop(box_new)

　　im_box_new.save(midu_image_name)

　　# 图像增强

　　def filter_enhance(midu_image_name, midu_image_name_pro1):

　　im=Image.open(midu_image_name)

　　# 去噪

　　im=im.filter(ImageFilter.MedianFilter())

　　# 亮度加强

　　enhancer=ImageEnhance.Contrast(im)

　　im=enhancer.enhance(2)

　　im=im.convert('1')

　　# im()

　　im.save(midu_image_name_pro1)

　　# 字符分割

　　def seg(midu_image_name_pro1, midu_image_name_pro2, num):

　　im=Image.open(midu_image_name_pro1)

　　w, h=im.size

　　# print w, h, w/num

　　len=2

　　for i in range(num-1):

　　start=(i+1)*w/num

　　end=start+len

　　for m in range(start, end+1):

　　for n in range(h):

　　im.putpixel((m, n), 255) # 0-黑色，255-白色

　　im.save(midu_image_name_pro2)

　　def get_aim1_point(im):

　　aim=[]

　　w, h=im.size

　　# print w, h

　　data=list(im.getdata())

　　for x in range(0, w, 1):

　　for y in range(0, h, 1):

　　if data[y*w+x]==0: # 0-黑色，255-白色

　　start_point=(x, y)

　　# print start_point

　　aim.append(start_point)

　　break

　　return aim

　　def get_aim2_point(im):

　　aim=[]

　　w, h=im.size

　　# print w, h

　　data=list(im.getdata())

　　for x in range(0, w, 1):

　　for y in range(h-1, -1, -1):

　　if data[y*w+x]==0: # 0-黑色，255-白色

　　start_point=(x, y)

　　# print start_point

　　aim.append(start_point)

　　break

　　return aim

　　if __name__=='__main__':

　　if len(sys.argv)==1:

　　image_name="./pic/get_random.jpg" # QQ账号买号验证码图片名称

　　digits=False

　　# image_name="./pic/get_price_img.png" # 价格图片名称

　　# digits=True

　　elif len(sys.argv)==2:

　　if sys.argv[1].find("get_random") !=-1:

　　image_name=sys.argv[1]

　　digits=False

　　elif sys.argv[1].find("get_price_img") !=-1:

　　image_name=sys.argv[1]

　　digits=True

　　else:

　　print "Please Input the Correct Image Name!"

　　sys.exit(0)

　　else:

　　print "Too Many Arguments!"

　　sys.exit(0)

　　# 二值化并转格式

　　binary_image_name=os.path.splitext(image_name)[0]+"_binary.png"

　　binary(image_name, binary_image_name)

　　im=Image.open(binary_image_name)

　　print im.format, im.size, im.mode

　　if digits:

　　text=image_file_to_string(binary_image_name, bool_digits=digits)

　　print text.replace("

　　", "")

　　else:

　　# 投影法去干扰线

　　fpathandname , fext=os.path.splitext(binary_image_name)

　　midu_image_name=fpathandname+"_midu"+fext

　　pointmidu(binary_image_name, midu_image_name)

　　fpathandname , fext=os.path.splitext(midu_image_name)

　　# 去干扰线

　　# im=Image.open(midu_image_name)

　　# w, h=im.size

　　# data=list(im.getdata())

　　# aim1=get_aim1_point(im)

　　# for x, y in aim1:

　　# curr=data[y*w+x]

　　# prev=data[(y-1)*w+x]

　　# next=data[(y+1)*w+x]

　　# if prev==0 and next==0: # 0-黑色，255-白色

　　# continue

　　# if prev==0:

　　# im.putpixel((x, y), 255)

　　# im.putpixel((x, y-1), 255)

　　# elif next==0:

　　# im.putpixel((x, y), 255)

　　# im.putpixel((x, y+1), 255)

　　# else:

　　# im.putpixel((x, y), 255)

　　# data=list(im.getdata())

　　# aim2=get_aim2_point(im)

　　# for x, y in aim2:

　　# curr=data[y*w+x]

　　# prev=data[(y-1)*w+x]

　　# next=data[(y+1)*w+x]

　　# if prev==0 and next==0: # 0-黑色，255-白色

　　# continue

　　# if prev==0:

　　# im.putpixel((x, y), 255)

　　# im.putpixel((x, y-1), 255)

　　# elif next==0:

　　# im.putpixel((x, y), 255)

　　# im.putpixel((x, y+1), 255)

　　# else:

　　# im.putpixel((x, y), 255)

　　# midu_image_name_new=fpathandname+"_new"+fext

　　# im.save(midu_image_name_new)

　　# 图像增强

　　midu_image_name_pro1=fpathandname+"_pro1"+fext

　　filter_enhance(midu_image_name, midu_image_name_pro1)

　　# 字符分割

　　# num=4

　　# midu_image_name_pro2=fpathandname+"_pro2"+fext

　　# seg(midu_image_name_pro1, midu_image_name_pro2, num)

　　# im=Image.open(midu_image_name)

　　# text=image_to_string(im)

　　# print text.replace("

　　", "")

　　text=image_file_to_string(midu_image_name_pro1, bool_digits=digits)

　　print text.replace("

　　", "")

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