Python opencv从验证码中去除噪声

我需要自动解析captcha以从站点获取公共数据

我使用python和opencv。我是解决图像处理的新手。搜索之后，作为解决验证码的方法，我想出了下一个。由于Captha中的文本使用了一组相关颜色，我尝试使用HSV格式和遮罩，然后将图像转换为灰度，并使用阈值（自适应阈值平均值）从图像中去除噪声

但是，这还不足以消除噪声，并通过OCR（Tesseract）提供自动文本识别。见下图

我的解决方案中是否有改进的地方，或者有更好的方法

原始图像：

已处理图像：

代码：

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我认为，通过应用一些平滑方法，然后找到图像边缘，可以获得良好的性能。 代码如下：

import cv2

img = cv2.imread("input.jpg")
# smoothing the image
img = cv2.medianBlur(img, 5)

#edge detection    
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)
cv2.imwrite('output.png', edges)

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您可以尝试不同的方法来实现您的目标： 可以通过应用中值滤波器（r=2）处理第一幅图像，然后进行自适应阈值处理：

打开的二进制选项是另一个可以尝试的选项：

请注意，质量低于第一种方法（尤其是最后一种方法明显降低）

第二张图像对处理的响应与第一张图像不同：

对于中间值法：

开幕式：

但是，可以通过应用中值模糊（r=1）提取文本，然后进行自动对比，然后使用50：

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正如您所看到的，可以提高图像的质量，使其足够容易识别。第一幅图像可以毫无问题地转换为文本，但第二幅图像只能部分识别。

如果增加阈值会怎么样？看起来文本的亮度大于周围的噪音。这里的问题是，一个适用于一个图像的设置不一定适用于另一个图像。您必须不断更改不同图像的值，这不太实际。这就是使用captcha的全部意义。我认为你应该收集更多带有captcha符号标签的captcha图像，并将其提供给深度学习以解决此任务，我来自KZ，我知道此captcha挂在哪里：）Dmitry，我的朋友也告诉我关于此网站的移动应用程序，你希望自动获取公共数据，在手机版本中，captcha不会挂起），它肯定会增强角色的可视性，但是你试过OCR吗？我想你可以用一些函数来填充检测到的边缘的内部，比如

cv2。泛光填充之后你可以把它传递给你的OCR函数。或者你也可以用检测到的边缘来掩盖你的图像。这确实是个好主意。蒙版后，只留下字符。小心，如果不是一个闭合轮廓（不是！），则泛洪填充将淹没所有内容。
import cv2

img = cv2.imread("input.jpg")
# smoothing the image
img = cv2.medianBlur(img, 5)

#edge detection    
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)
cv2.imwrite('output.png', edges)