python cv2在验证码识别中应用实例解析
这篇文章主要介绍了pythoncv2在验证码识别中应用实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片
filepath：要读入图片的完整路径
flags：读入图片的标志
- cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道
- cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片
- cv2.IMREAD_UNCHANGED：顾名思义，读入完整图片，包括alpha通道
- cv2.cvtColor(p1,p2)是颜色空间转换函数，p1是需要转换的图片，p2是转换成何种格式。
- cv2.COLOR_BGR2RGB将BGR格式转换成RGB格式
- cv2.COLOR_BGR2GRAY将BGR格式转换成灰度图片
模版匹配
模板匹配的原理其实很简单，就是不断地在原图中移动模板图像去比较
有6种匹配方法
- 平方差匹配CV_TM_SQDIFF：用两者的平方差来匹配，最好的匹配值为0
- 归一化平方差匹配CV_TM_SQDIFF_NORMED
- 相关匹配CV_TM_CCORR：用两者的乘积匹配，数值越大表明匹配程度越好
- 归一化相关匹配CV_TM_CCORR_NORMED
- 相关系数匹配CV_TM_CCOEFF：用两者的相关系数匹配，1表示完美的匹配，-1表示最差的匹配
- 归一化相关系数匹配CV_TM_CCOEFF_NORMED
importcv2 deffindpic(self,target='background.png',template='slider.png'): """ :paramtarget:背景图路径 :paramtemplate:滑块图片路径 :return: """ target_rgb=cv2.imread(target) target_gray=cv2.cvtColor(target_rgb,cv2.COLOR_BGR2GRAY) template_rgb=cv2.imread(template,0) res=cv2.matchTemplate(target_gray,template_rgb,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)#模板匹配，在大图中找小图 value=cv2.minMaxLoc(res) a,b,c,d=value ifabs(a)>=abs(b): distance=c[0] else: distance=d[0] print(value) returndistance
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持面圈教程。
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