这篇文章给大家分享的是有关python cv2在验证码识别中怎么用的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

创新互联公司坚持“要么做到，要么别承诺”的工作理念，服务领域包括：成都网站制作、成都网站建设、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广等服务，满足客户于互联网时代的河曲网站设计、移动媒体设计的需求，帮助企业找到有效的互联网解决方案。努力成为您成熟可靠的网络建设合作伙伴！

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

  import cv2
  def findpic(self, target='background.png', template='slider.png'):
    """
    :param target: 背景图路径
    :param template: 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
    if abs(a) >= abs(b):
      distance = c[0]
    else:
      distance = d[0]
    print(value)
    return distance

感谢各位的阅读！关于“python cv2在验证码识别中怎么用”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

标题名称：pythoncv2在验证码识别中怎么用-创新互联
浏览地址：http://lszwz.com/article/cshcds.html