（第三原版）均值哈希-旋转图片验证码代码

我的目录是这样的

测试的源码

我知道的有两种种方式【相似图片-均值哈希】：

1.从网站拿到原图 - 进行每张旋转拿哈希值【主要麻烦是每张图片都要提前拿哈希值进行存储】
2.从网站拿到原图 - 每次判断角度时都要遍历原图拿到角度【主要是遍历图片的性能开销】
裁剪圆图这里不建议返回img_new进行哈希运算，试了会发现不是圆图（保存的是圆图）

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# https://blog.youkuaiyun.com/san1156/article/details/76691841
import cv2
import os
import sys
import pickledb
import numpy as np
from PIL import Image
from functools import partial
from matplotlib import pyplot as plt
# 从文件反序列化，auto_dump 是每次写入操作都会写到文件，可以设置为False避免多次io
db = pickledb.load('./images/cv.db', False)



# 图像处理，获取图片最大内接圆，其他区域置为透明
def circle(img_path,show=False):
    try:
        img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
        rows, cols = img.shape[:2]

        # 创建一张4通道的新图片，包含透明通道，初始化是透明的
        img_new = np.zeros((rows,cols,4), np.uint8)
        img_new[:,:,0:3] = img[:,:,0:3]

        # 创建一张单通道的图片，设置最大内接圆为不透明，注意圆心的坐标设置，cols是x坐标，rows是y坐标
        img_circle = np.zeros((rows,cols,1),np.uint8)
        img_circle[:,:,:] = 0  # 设置为全透明

        # 设置最大内接圆为不透明
        x,y,radius = rows/2,cols/2,int(min(rows, cols)/2)
        img_circle = cv2.circle(
            img=img_circle, # 画圆的图像
            center=(int(x),int(y)), # 圆心
            radius=radius-2, # 圆的半径
            color=(255), # 圆圈颜色
            thickness=-1,#  圆形轮廓的粗细（如果为正）。负值（如FILLED）表示要绘制一个实心圆。
            lineType=cv2.LINE_AA,# 圆边界的类型
            shift=0,
        ) 
        # 图片融合
        img_new[:,:,3] = img_circle[:,:,0]
        

        # 显示图片，调用matplotlib.pyplot展示
        plt.subplot(121), plt.imshow(img_convert(img), cmap='gray'), plt.title('IMG')
        plt