def sum_9_region(img, x, y): """ 9邻域框,以当前点为中心的田字框,黑点个数 :param x: :param y: :return: cur_pixel = img.getpixel((x, y)) # 当前像素点的值 width = img.width height = img.height 0 x == 0: sum = cur_pixel \ + img.getpixel((x, y + 1)) \ + img.getpixel((x + 1, y)) \ + img.getpixel((x + 1, y + 1)) return 4 - sum elif x == width - 1: # 右上顶点 sum = cur_pixel \ + img.getpixel((x, y + 1)) \ + img.getpixel((x - 1, y)) \ + img.getpixel((x - 1, y + 1)) return 4 - sum else: # 最上非顶点,6邻域 sum = img.getpixel((x - 1, y)) \ + img.getpixel((x - 1, y + 1)) \ + cur_pixel \ + img.getpixel((x, y + 1)) \ + img.getpixel((x + 1, y)) \ + img.getpixel((x + 1, y + 1)) return 6 - sum x == 0: sum = cur_pixel \ + img.getpixel((x + 1, y)) \ + img.getpixel((x + 1, y - 1)) \ + img.getpixel((x, y - 1)) return 4 - sum elif x == width - 1: # 右下顶点 sum = cur_pixel \ + img.getpixel((x, y - 1)) \ + img.getpixel((x - 1, y)) \ + img.getpixel((x - 1, y - 1)) return 4 - sum else: # 最下非顶点,6邻域 sum = cur_pixel \ + img.getpixel((x - 1, y)) \ + img.getpixel((x + 1, y)) \ + img.getpixel((x, y - 1)) \ + img.getpixel((x - 1, y - 1)) \ + img.getpixel((x + 1, y - 1)) return 6 - sum x == 0: # 左边非顶点 sum = img.getpixel((x, y - 1)) \ + cur_pixel \ + img.getpixel((x, y + 1)) \ + img.getpixel((x + 1, y - 1)) \ + img.getpixel((x + 1, y)) \ + img.getpixel((x + 1, y + 1)) return 6 - sum sum = img.getpixel((x, y - 1)) \ + cur_pixel \ + img.getpixel((x, y + 1)) \ + img.getpixel((x - 1, y - 1)) \ + img.getpixel((x - 1, y)) \ + img.getpixel((x - 1, y + 1)) return 6 - sum else: # 具备9领域条件的 sum = img.getpixel((x - 1, y - 1)) \ + img.getpixel((x - 1, y)) \ + img.getpixel((x - 1, y + 1)) \ + img.getpixel((x, y - 1)) \ + cur_pixel \ + img.getpixel((x, y + 1)) \ + img.getpixel((x + 1, y - 1)) \ + img.getpixel((x + 1, y)) \ + img.getpixel((x + 1, y + 1)) return 9 - sum

Tips:这个地方是相当考验人的细心和耐心程度了，这个地方的工作量还是蛮大的，花了半个晚上的时间才完成的。

计算好每个像素点的周边像素黑点（注意：PIL转化的图片黑点的值为0）个数后，只需要筛选出个数为 1或者2 的点的坐标即为 孤立点 。这个判断方法可能不太准确，但是基本上能够满足本文的需求了。

经过预处理后的图片如下所示:

对比文章开头的原始图片，那些 孤立点 都被移除掉，相对比较 干净 的验证码图片已经生成。

9   图片字符切割

由于字符型 验证码图片 本质就可以看着是由一系列的 单个字符图片 拼接而成，为了简化研究对象，我们也可以将这些图片分解到 原子级 ，即： 只包含单个字符的图片。

于是，我们的研究对象由 “N种字串的组合对象” 变成 “10种阿拉伯数字” 的处理，极大的简化和减少了处理对象。

9.1   分割算法

现实生活中的字符验证码的产生千奇百怪，有各种扭曲和变形。关于字符分割的算法，也没有很通用的方式。这个算法也是需要开发人员仔细研究所要识别的字符图片的特点来制定的。

当然，本文所选的研究对象尽量简化了这个步骤的难度，下文将慢慢进行介绍。

使用图像编辑软件（PhoneShop或者其它）打开验证码图片，放大到像素级别，观察其它一些参数特点：

可以得到如下参数：

这样就可以很容易就定位到每个字符在整个图片中占据的像素区域，然后就可以进行分割了，具体代码如下：