实现思路

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是用深度遍历，对图片进行二值化处理，先找到一个黑色像素，然后对这个像素的周围8个像素进行判断，如果没有访问过，就保存起来，然后最后这个数组的最小x和大x就是x轴上的切割位置。这种分割的方法还是只能适用于没有粘连的验证码，比垂直分割的好处是，可以处理位置比较奇怪的验证码。

示例代码

def cfs(img):
 """传入二值化后的图片进行连通域分割"""
 pixdata = img.load()
 w,h = img.size
 visited = set()
 q = queue.Queue()
 offset = [(-1,-1),(0,-1),(1,-1),(-1,0),(1,0),(-1,1),(0,1),(1,1)]
 cuts = []
 for x in range(w):
 for y in range(h):
  x_axis = []
  #y_axis = []
  if pixdata[x,y] == 0 and (x,y) not in visited:
  q.put((x,y))
  visited.add((x,y))
  while not q.empty():
  x_p,y_p = q.get()
  for x_offset,y_offset in offset:
   x_c,y_c = x_p+x_offset,y_p+y_offset
   if (x_c,y_c) in visited:
   continue
   visited.add((x_c,y_c))
   try:
   if pixdata[x_c,y_c] == 0:
    q.put((x_c,y_c))
    x_axis.append(x_c)
    #y_axis.append(y_c)
   except:
   pass
  if x_axis:
  min_x,max_x = min(x_axis),max(x_axis)
  if max_x - min_x > 3:
   # 宽度小于3的认为是噪点，根据需要修改
   cuts.append((min_x,max_x + 1))
 return cuts
 
def saveSmall(img, outDir, cuts):
 w, h = img.size
 pixdata = img.load()
 for i, item in enumerate(cuts):
 box = (item[0], 0, item[1], h)
 img.crop(box).save(outDir + str(i) + ".png")
img = Image.open('out/51.png')
 
saveSmall(img, 'cfs/', cfs(img))

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