本文實例為大家分享了Python+PIL處理支付寶AR紅包的具體代碼，供大家參考，具體內容如下

思路比較簡單：

1、對圖片進行銳化處理；
2、設(r_h, g_h, b_h)為支付寶遮罩黑條的RGB值，以此為中心，查找半徑為Diff_radius的范圍內所有的色值；

3、對每一行符合步驟2的像素點個數進行計數，若該數值超過某個臨界值(如：圖片寬度的一半)，將其所在行替換為上一行非遮罩數據；
4、對處理后的圖片高斯濾鏡。

以下是python代碼：

from PIL import Image,ImageFilter Diff_radius = 500diff_min = 1r_h, g_h, b_h = 43, 55, 66 image = Image.open('test.png')image_width = image.size[0]image_height = image.size[1]rgb_im = image.convert('RGB') img_sharpen = image.filter(ImageFilter.SHARPEN) img_new = Image.new('RGBA', image.size, (255,255,255,255))img_copy = img_sharpen.crop((0,0,image_width,image_height))img_new.paste(img_copy, (0,0,image_width,image_height)) y_tmp = 0 for y in range(image_height):  y_is_black = 0  current_line_flag_acc = 0  for x in range(image_width):    r, g, b = rgb_im.getpixel((x, y))    if ((r_h-r)**2 + (g_h-g)**2 + (b_h-b)**2) < Diff_radius :      current_line_flag_acc = current_line_flag_acc + 1      if (x == image_width - 1) and (current_line_flag_acc > diff_min) :        y_is_black = 1        img1 = img_new.crop((0,y_tmp-2,image_width,y_tmp-1))        img_new.paste(img1, (0,y,image_width,y+1))        # print('y_tmp:%d -> y:%d'%(y_tmp,y))    elif (x == image_width - 1) and not y_is_black:      y_tmp = y# img_save = img_new.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=1.5))img_new.save('test_1.png')print("done!")

對于不同的圖片，可能需要修改3、4、5行的參數。

目前測試過幾組照片，發現給出的線索圖片越復雜，這種方法處理后能被識別的成功率越高，尤其是對人臉，簡單的處理后基本都可以識別。

識別成功的：

識別失敗的：

以上內容僅用作學習，起到拋磚引玉的作用，請不要用作其他用途。我只是個python和PIL的初學者。

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持武林站長站。