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1、PIL介紹以及圖片分割

Python 3 安裝: pip3 install Pillow

1.1 image 模塊

Image模塊是在Python PIL圖像處理中常見的模塊，主要是用于對這個圖像的基本處理，它配合open、save、convert、show…等功能使用。

				?

									from PIL import Image

									#打開文件代表打開pycharm中的文件

									im = Image.open('1.jpg')

									#展示圖片

									im.show()

1、Crop類

拷貝這個圖像。如果用戶想粘貼一些數據到這張圖，可以使用這個方法，但是原始圖像不會受到影響。

im.crop(box) ⇒ image

從當前的圖像中返回一個矩形區域的拷貝。變量box是一個四元組，定義了左、上、右和下的像素坐標。用來表示在原始圖像中截取的位置坐標，如box(100,100,200,200)就表示在原始圖像中以左上角為坐標原點，截取一個100*100（像素為單位）的圖像。

				?

									from PIL import Image

									im = Image.open("pic1.jpg")

									##確定拷貝區域大小

									box = (5, 41, 72, 108)

									##將im表示的圖片對象拷貝到region中，大小為box

									region = im.crop(box)

									region.show()

實戰一:12306圖像分割并保存

				?

									from PIL import Image

									#切割圖像，由于下載的圖片都是有固定的位置，所以直接控制像素進行切割就行了

									def cut_img(im, x, y):

									  assert 0 <= x <= 3

									  assert 0 <= y <= 2

									  left = 5 + (67 + 5) * x

									  top = 41 + (67 + 5) * y

									  right = left + 67

									  bottom = top + 67

									  return im.crop((left, top, right, bottom))

									if __name__ == '__main__':

									  im = Image.open("./pic1.jpg")

									  #控制y軸

									  for y in range(2):

									    #控制x軸

									    for x in range(4):

									      im2 = cut_img(im, x, y)

									      im2.save('./images/%s_%s.png'%(y,x))

Python 識別12306圖片驗證碼物品的實現示例

2、百度平臺接口實現

2.1.平臺接入：

1.打開https://ai.baidu.com/進入控制臺，選擇文字識別服務。

Python 識別12306圖片驗證碼物品的實現示例

2.創建應用，如圖示：

Python 識別12306圖片驗證碼物品的實現示例

3.輸入應用名稱、描述，并選擇應用類型，之后點擊“立即創建”按鈕。

Python 識別12306圖片驗證碼物品的實現示例

4.創建完畢，點擊“返回應用列表”。

Python 識別12306圖片驗證碼物品的實現示例

5.此處顯示AK,SK，后面程序中會用到

Python 識別12306圖片驗證碼物品的實現示例

3. 官方文檔的讀取

1.打開https://ai.baidu.com/docs#/OCR-API/top 文檔說明

Python 識別12306圖片驗證碼物品的實現示例

需要用到的信息有：

（1）圖像識別URL: https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general

（2）Header格式：Content-Type：application/x-www-form-urlencoded

（3）請求參數：image和multi_detect兩個參數，image為圖像數據，base64編碼后進行urlencode，要求base64編碼和urlencode后大小不超過4M。

（4）返回參數：車牌顏色Color、車牌號碼number等。

				?

									#!/usr/bin/python

									# -*- coding: utf-8 -*-

									import base64

									import requests

									import os

									import time

									#todo:獲取百度權限驗證碼access_token

									def get_token():

									  get_token_url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"

									  params = {

									    "grant_type": "client_credentials",

									    "client_id": "7ax98QuWU5l2zTbaOkzvKgxE",

									    "client_secret": "INugQTM2DAfNFgfxtvgR7eF8AHPFGP5t",

									  }

									  res = requests.get(get_token_url, params).json()

									  return res["access_token"]

									#todo:通過權限驗證碼和圖片進行識別物品

									def get_result(access_token,image):

									  url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general"

									  #打開文件并進行編碼

									  with open(image, 'rb')as f:

									    image = base64.b64encode(f.read())

									  # image =

									  #頭部信息

									  headers = {

									    'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'

									  }

									  #發送數據

									  data = {

									    "access_token": access_token,

									    "image": image

									  }

									  #發送請求，并返回識別數據

									  res = requests.post(url, headers=headers, data=data).json()

									  if res:

									    result = res['result']

									    return result

									#todo:獲取圖片關鍵物品

									def get_keywords(result):

									  #按照最大匹配率進行排序，并獲取左最后一個

									  max_score = sorted(result,key=lambda x:x['score'])[-1]

									  # print(max_score['keyword'])

									  keyword = max_score['keyword']

									  return keyword

									if __name__ == '__main__':

									  access_token = get_token()

									  get_result(access_token,'pic1.jpg')

									  datas = []

									  for root,dir,files in os.walk('images'):

									    for file in files:

									      image = os.path.join(root,file)

									      result = get_result(access_token,image)

									      keyword = get_keywords(result)

									      print(keyword)

									      time.sleep(1)

									      datas.append(keyword)

									  print(datas)