如何用OpenCV去除验证码图片中的倒影文字？

针对这类底部带镜像倒影的验证码，可通过以下步骤用OpenCV实现倒影去除，便于后续识别：

• 1. 图像灰度化预处理
  先将彩色验证码转为灰度图，简化后续计算逻辑：

  import cv2
  import numpy as np
  
  # 加载目标验证码图片
  img = cv2.imread("captcha.jpg")
  # 转为灰度图
  gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  

• 2. 定位倒影分界位置
  倒影区域的整体亮度通常低于原验证码区域，可通过计算每行平均亮度找到分界点：

  # 计算每行的平均像素亮度
  row_avg_brightness = np.mean(gray_img, axis=1)
  # 以最大亮度的60%为阈值，定位第一个亮度骤降的行（原验证码与倒影的分界）
  brightness_threshold = np.max(row_avg_brightness) * 0.6
  split_row = np.argmax(row_avg_brightness < brightness_threshold)
  

  如果图片亮度差异不明显，也可以直接按固定比例裁剪（比如保留上2/3区域）：

  height, _ = gray_img.shape
  split_row = int(height * 2 / 3)
  

• 3. 裁剪去除倒影区域
  直接裁剪保留原验证码所在的上半部分：

  # 裁剪得到无倒影的验证码区域
  clean_captcha = gray_img[:split_row, :]
  

• 4. 二值化优化（可选）
  对裁剪后的图像进行二值化处理，强化验证码文字与背景的对比度，提升后续识别准确率：

  _, binary_captcha = cv2.threshold(clean_captcha, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
  

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