Python + PIL 处理支付宝AR红包

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：

 1 from PIL import Image,ImageFilter
 2
 3 Diff_radius = 500
 4 diff_min = 150
 5 r_h, g_h, b_h = 43, 55, 66
 6
 7 image = Image.open('test.png')
 8 image_width = image.size[0]
 9 image_height = image.size[1]
10 rgb_im = image.convert('RGB')
11
12 img_sharpen = image.filter(ImageFilter.SHARPEN)
13
14 img_new = Image.new('RGBA', image.size, (255,255,255,255))
15 img_copy = img_sharpen.crop((0,0,image_width,image_height))
16 img_new.paste(img_copy, (0,0,image_width,image_height))
17
18 y_tmp = 0
19
20 for y in range(image_height):
21     #y_is_black = 0
22     current_line_flag_acc = 0
23     for x in range(image_width):
24         r, g, b = rgb_im.getpixel((x, y))
25         if ((r_h-r)**2 + (g_h-g)**2 + (b_h-b)**2) < Diff_radius :
26             current_line_flag_acc = current_line_flag_acc + 1
27     if current_line_flag_acc > diff_min :
28         #y_is_black = 1
29         img1 = img_new.crop((0,y_tmp-2,image_width,y_tmp-1))
30         img_new.paste(img1, (0,y,image_width,y+1))
31         # print('y_tmp:%d -> y:%d'%(y_tmp,y))
32     else:
33         y_tmp = y
34 # img_save = img_new.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=1.5))
35 img_new.save('test_1.png')
36 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。。。

posted on 2016-12-26 15:44 christ0127 阅读(...) 评论(...) 编辑收藏

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