I need support to treat a captcha image, I made an algorithm for testing to treat some images that come from a website's captcha and for some types I was able to treat and use tesseract to extract the text successfully! However, there is one of the images that follows a different pattern and I am not able to evolve much, I need to remove these diagonal lines so that I can get the text, follow my code below and the images before and after the treatment. Do you have any ideas on how to help me deal with this stage of these noises that still appear? import pytesseract import cv2 from PIL import Image import numpy as np def limpar_imagem(imagem: Image.Image): imagem = imagem.convert('RGB') largura, altura = imagem.size array = np.array(imagem) # Converte para tons inteiros para facilitar comparação def rgb_to_hex_val(pixel): return (pixel[0] << 16) + (pixel[1] << 8) + pixel[2] # Define limites escuro_min = 0x000000 escuro_max = 0x999999 branco1 = 0xFEFEFE branco2 = 0xFAFAFA preto = 0x000000 resultado = array.copy() for x in range(1, largura - 1): # evita bordas for y in range(altura): cor = rgb_to_hex_val(array[y, x]) if (escuro_min <= cor <= escuro_max) or (cor in [branco1, branco2, preto]): viz_esq = rgb_to_hex_val(array[y, x - 1]) viz_dir = rgb_to_hex_val(array[y, x + 1]) if escuro_min <= viz_esq <= escuro_max and escuro_min <= viz_dir <= escuro_max: resultado[y, x] = array[y, x] return Image.fromarray(resultado) # Caminho para o Tesseract no Windows pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' metodos = [ cv2.THRESH_BINARY, cv2.THRESH_BINARY_INV, cv2.THRESH_TRUNC, cv2.THRESH_TOZERO, cv2.THRESH_TOZERO_INV, ] imagem = cv2.imread('image.png') # transformar a imagem em escala de cinza imagem_cinza = cv2.cvtColor(imagem, cv2.COLOR_RGB2GRAY) for index,metodo in enumerate(metodos): _, imagem_tratada = cv2.threshold(imagem_cinza, 127, 255, metodo or cv2.THRESH_OTSU) cv2.imwrite(f'imagem_tratada_{index}.png', imagem_tratada) # Abre a imagem tratada imagem = Image.open("imagem_tratada_2.png") imagem_array = np.array(imagem) # Define os tons que consideras como "cinza" limiar_inferior = 100 limiar_superior = 255 # Cria uma máscara onde o pixel está dentro do intervalo de cinza mascara_cinza = (imagem_array >= limiar_inferior) & (imagem_array <= limiar_superior) # Define esses pixels como brancos imagem_array[mascara_cinza] = 255 imagem_array[0:6, :] = 255 limiar_preto = 30 # Pode ajustar # Máscara dos pixels pretos na imagem original mascara_preto = imagem_array <= limiar_preto # Deixa ainda mais preto (define como 0) imagem_array[mascara_preto] = 0 # Converte de volta para imagem e salva imagem_resultado = Image.fromarray(imagem_array) imagem_resultado.save('teste/imagemFinal.png') imagem = Image.open('teste/imagemFinal.png') img = limpar_imagem(imagem) img.save("saida_2.png") texto = pytesseract.image_to_string(Image.open("saida_2.png"), config='--psm 7') print("Texto reconhecido:", texto) image to manipulate: image result: Continue reading...
