二、实验内容
安装 pillow（PIL）库：
$ sudo apt-get update $ sudo apt-get install python-dev $ sudo apt-get install libtiff5-dev libjpeg8-dev zlib1g-dev \ libfreetype6-dev liblcms2-dev libwebp-dev tcl8.6-dev tk8.6-dev python-tk $ sudo pip install pillow
下载实验用的文件：
$ wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/364/python_captcha.zip $ unzip python_captcha.zip $ cd python_captcha
这是我们实验使用的验证码 captcha.gif
提取文本图片
在工作目录下新建 crack.py 文件，进行编辑。
#-- coding:utf8 -- from PIL import Image im = Image.open(“captcha.gif”) #(将图片转换为8位像素模式) im = im.convert(“P”) #打印颜色直方图 print im.histogram()
输出：
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 , 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 1, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0 , 1, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 0, 0, 0, 1, 2, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 2, 0, 0, 1, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 3, 1, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 3, 2, 132, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 15, 0 , 1, 0, 1, 0, 0, 8, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 6, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 18, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 365, 115, 0, 1, 0, 0, 0, 135, 186, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 116, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 21, 1, 1, 0, 0, 0, 2, 10, 2, 0, 0, 0, 0, 2, 10, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 625]
颜色直方图的每一位数字都代表了在图片中含有对应位的颜色的像素的数量。
每个像素点可表现256种颜色，你会发现白点是最多（白色序号255的位置，也就是最后一位，可以看到，有625个白色像素）。红像素在序号200左右，我们可以通过排序，得到有用的颜色。
his = im.histogram() values = {} for i in range(256): values[i] = his[i] for j,k in sorted(values.items(),key=lambda x:x[1],reverse = True)[:10]: print j,k
输出：
255 625
212 365
220 186
219 135
169 132
227 116
213 115
234 21
205 18
184 15
我们得到了图片中最多的10种颜色，其中 220 与 227 才是我们需要的红色和灰色，可以通过这一讯息构造一种黑白二值图片。
#-- coding:utf8 -- from PIL import Image im = Image.open(“captcha.gif”) im = im.convert(“P”) im2 = Image.new(“P”,im.size,255) for x in range(im.size[1]): for y in range(im.size[0]): pix = im.getpixel((y,x)) if pix == 220 or pix == 227: # these are the numbers to get im2.putpixel((y,x),0) im2.show()
得到的结果：
提取单个字符图片
接下来的工作是要得到单个字符的像素集合，由于例子比较简单，我们对其进行纵向切割：
inletter = False foundletter=False start = 0 end = 0 letters = [] for y in range(im2.size[0]): for x in range(im2.size[1]): pix = im2.getpixel((y,x)) if pix != 255: inletter = True if foundletter == False and inletter == True: foundletter = True start = y if foundletter == True and inletter == False: foundletter = False end = y letters.append((start,end)) inletter=False print letters
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输出：
[(6, 14), (15, 25), (27, 35), (37, 46), (48, 56), (57, 67)] 得到每个字符开始和结束的列序号。 import hashlib import time count = 0 for letter in letters: m = hashlib.md5() im3 = im2.crop(( letter[0] , 0, letter[1],im2.size[1] )) m.update(“%s%s”%(time.time(),count)) im3.save(“./%s.gif”%(m.hexdigest())) count += 1
(接上面的代码)
对图片进行切割，得到每个字符所在的那部分图片。
AI 与向量空间图像识别
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五、实战案例
纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。 
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