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本文实例为大家分享了Python+PIL处理支付宝AR红包的具体代码,供大家参考,具体内容如下
思路比较简单:
1、对图片进行锐化处理;
2、设(r_h, g_h, b_h)为支付宝遮罩黑条的RGB值,以此为中心,查找半径为Diff_radius的范围内所有的色值;
3、对每一行符合步骤2的像素点个数进行计数,若该数值超过某个临界值(如:图片宽度的一半),将其所在行替换为上一行非遮罩数据;
4、对处理后的图片高斯滤镜。
以下是python代码:
from PIL import Image,ImageFilter Diff_radius = 500 diff_min = 1 r_h, g_h, b_h = 43, 55, 66 image = Image.open('test.png') image_width = image.size[0] image_height = image.size[1] rgb_im = image.convert('RGB') img_sharpen = image.filter(ImageFilter.SHARPEN) img_new = Image.new('RGBA', image.size, (255,255,255,255)) img_copy = img_sharpen.crop((0,0,image_width,image_height)) img_new.paste(img_copy, (0,0,image_width,image_height)) y_tmp = 0 for y in range(image_height): y_is_black = 0 current_line_flag_acc = 0 for x in range(image_width): r, g, b = rgb_im.getpixel((x, y)) if ((r_h-r)**2 + (g_h-g)**2 + (b_h-b)**2) < Diff_radius : current_line_flag_acc = current_line_flag_acc + 1 if (x == image_width - 1) and (current_line_flag_acc > diff_min) : y_is_black = 1 img1 = img_new.crop((0,y_tmp-2,image_width,y_tmp-1)) img_new.paste(img1, (0,y,image_width,y+1)) # print('y_tmp:%d -> y:%d'%(y_tmp,y)) elif (x == image_width - 1) and not y_is_black: y_tmp = y # img_save = img_new.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=1.5)) img_new.save('test_1.png') print("done!")
对于不同的图片,可能需要修改3、4、5行的参数。
目前测试过几组照片,发现给出的线索图片越复杂,这种方法处理后能被识别的成功率越高,尤其是对人脸,简单的处理后基本都可以识别。
识别成功的:
识别失败的:
以上内容仅用作学习,起到抛砖引玉的作用,请不要用作其他用途。我只是个python和PIL的初学者。
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。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年10月08日
2024年10月08日
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