实现思路
是用深度遍历，对图片进行二值化处理，先找到一个黑色像素，然后对这个像素的周围8个像素进行判断，如果没有访问过，就保存起来，然后最后这个数组的最小x和最大x就是x轴上的切割位置。这种分割的方法还是只能适用于没有粘连的验证码，比垂直分割的好处是，可以处理位置比较奇怪的验证码。
示例代码
def cfs(img):
"""传入二值化后的图片进行连通域分割"""
pixdata = img.load()
w,h = img.size
visited = set()
q = queue.Queue()
offset = [(-1,-1),(0,-1),(1,-1),(-1,0),(1,0),(-1,1),(0,1),(1,1)]
cuts = []
for x in range(w):
for y in range(h):
x_axis = []
#y_axis = []
if pixdata[x,y] == 0 and (x,y) not in visited:
q.put((x,y))
visited.add((x,y))
while not q.empty():
x_p,y_p = q.get()
for x_offset,y_offset in offset:
x_c,y_c = x_p+x_offset,y_p+y_offset
if (x_c,y_c) in visited:
continue
visited.add((x_c,y_c))
try:
if pixdata[x_c,y_c] == 0:
q.put((x_c,y_c))
x_axis.append(x_c)
#y_axis.append(y_c)
except:
pass
if x_axis:
min_x,max_x = min(x_axis),max(x_axis)
if max_x - min_x > 3:
# 宽度小于3的认为是噪点，根据需要修改
cuts.append((min_x,max_x + 1))
return cuts
def saveSmall(img, outDir, cuts):
w, h = img.size
pixdata = img.load()
for i, item in enumerate(cuts):
box = (item[0], 0, item[1], h)
img.crop(box).save(outDir + str(i) + ".png")
img = Image.open('out/51.png')
saveSmall(img, 'cfs/', cfs(img))
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对的支持。
参考这篇文章： https://www.jb51.net/article/141434.htm