[TOC] 這篇博客及之後的系列，我會向大家介紹各種驗證碼的識別。包括普通圖形驗證碼，極驗滑動驗證碼，點觸驗證碼，微博宮格驗證碼。 一.普通圖形驗證碼 之前的博客已向大家介紹了簡單的圖形驗證碼的處理過程，但是會和實際的有所差別，這是因為驗證碼內的多餘線條與圖案干擾了圖片的識別。因此，對於這種情況，需 ...
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這篇博客及之後的系列，我會向大家介紹各種驗證碼的識別。包括普通圖形驗證碼，極驗滑動驗證碼，點觸驗證碼，微博宮格驗證碼。
一.普通圖形驗證碼
之前的博客已向大家介紹了簡單的圖形驗證碼的處理過程，但是會和實際的有所差別，這是因為驗證碼內的多餘線條與圖案干擾了圖片的識別。因此，對於這種情況，需要我們進行一些處理，然後才能識別出正確的結果，下麵是進行處理的方法。
1.灰度處理
可以用Image對象的convert()方法傳入參數L，就可以把圖片轉化為灰度圖像，如下代碼：
img = Image.open('1.jpg')
image = img.convert('L')
image.show()結果為：
2.二值化處理
可以傳入1進行二值化處理，如下代碼：
img = Image.open('1.jpg')
image = img.convert('1')
image.show()結果為：
還可以指定二值化的閾值，預設的閾值是127，要指定的話必須要先轉化為灰度圖像，再指定二值化的閾值。代碼如下：
image = Image.open('1.jpg')
# 先轉化為灰度圖片
image = image.convert('L')
threshold = 180 # 設置閾值
my = []
for i in range(256):
if i < threshold:
my.append(0)
else:
my.append(1)
# 二值化處理
image = image.point(my,'1')
image.show() 這裡原來的驗證碼中的線條已經去除，驗證碼變得很清楚。這個時候重新識別驗證碼，結果如下：
