验证码识别过程(二)

来源：互联网发布：京东怎么做淘宝客编辑：程序博客网时间：2024/06/05 23:53

验证码是别过程：

将图像从jpg等格式转换为位图便于处理，方法在上一篇文章中讲过了。
去除干扰素:<a>线条的：检查该线条是否贯通的直线条，如果是则去掉，<b>点：检查该点是否是孤立的，如果是则去掉。
图像灰度化-中值滤波等，同时可以实现背景的去除。
.二值化：一般图片都是彩色的，按照逼真程度，可能很多级别。为了降低计算复杂度，方便后续的处理，如果在不损失关键信息的情况下，能将图片处理成黑白两种颜色，那就最好不过了。
.细化：找出图像的骨架，图像线条可能是很宽的，通过细化将宽度将为1，某些地方可能大于1。不同的细化算法，可能有不同的差异，比如是否更靠近线条中间，比如是否保持联通行等。
.边缘检测：主要是理解边缘的概念。边缘实际上是图像中图像像素属性变化剧烈的地方。可能通过一个固定的门限值来判断，也可能是自适应的。门限可能是图像全局的，也可能是局部的。不能说那个就一定好，不过大部分时候，自适应的局部的门限可能要好点。被分析的，可能是颜色，也可能是灰度图像的灰度。
图片分割和识别.

需要提醒的是：bmp图片在扫描行所占的字节数是4的倍数，不足的以0填充，在读取像数值是要注意你的图片每行是否有填充的0，有的话也要读入但不计算，不然，当把图片灰度化后，像素存入图片，图片会错乱。。。。。

图片灰度化：比如原来的图片

，图片灰度化后的效果

.，

图像二值化的意思就是将图像的有效点给分离出来，然后将图片用0和1两个值进行表示，因为我们没必要知道他们的具体色值，我们的目的就是要知道他们的具体形状，他们的特征.

而二值化的关键就在于找一个合适的阈（yu）值，找阈值的算法很多，比如大津法，OSTU分水岭算法等等，但有时这些算法算出的阈值也不一定准确，还有一种方法就是自定义阈值，进行比试，进而找到一个满意的阈值，bmp 图片一般像素值越小，颜色越黑。二值化的思想是什么呢？其实，二值化就是把小于这阈值的像素全设为0，而大于此阈值的像素设为255，二值化后的图片效果

。

图片分割，每个人都有自己的分割方法，大体的就是求出每个字符的高度和宽度范围，这里就不多说了。

验证码识别：（方法:特征向量法）

1.（建两个模板）第一个模板，把每个字符的像素保存在一个二维数组中，的二个模板，把与第一模板相同的字符像素也保存在二维数组中，与一模板不同的是，@每个字符从上到下，从左到右，依次寻找，如果这一行有多个黑像素值（0）相邻，就记一个1，接着如果遇见多个白色像素值（255）相邻，但就记一个0，就这样每行进行计算#//，每个字符都这样计算，最后得到两个模板， ($$) 接着读图片字符，先把读入的一个字符与一模板第一个字符的像素值进行一对一比较，算出相同位置上的1的个数num1，再与二模板第一个二维数组进行逐行逐数比较，算出这个二维数组中相同的行数num2（读入的字符也执行@～#//），num3[i] = num1 * num2;重复执行($$)后的算法，最后得到 i 个num3;然后找出这i个num3中最大值的下标，此下标对应的字符就为识别字符，最后，仍有几个没识别，可特意把它加进模板中。

2.（建立一个模板）：欧式距离法，将一个字符都放在16*16（是因为我这图片中字符宽和长都接近16）的矩阵中，可将这16*16的矩阵看作16个4*4的矩阵，你也可以定义其他大小的矩阵，但是，一定要能分成m个 n * n的小矩阵。然后，分别计算这16个4*4小矩阵中黑像素的个数num1,这样就能得到16个特征向量，为了提高识别精确度，再找其他图片上同一字符，算出特征量，这样一个字符就会有多组不同的特征量组，然后，把各组特征向量对应求平均值，就会得到一个平均特征向量组，并把它保存成模板，依照上面的做法就能得到所有字符的模板库，之后，就读子符匹配识别，这里就用到“欧几里德距离公式算法”;

欧氏距离的公式

　　d=sqrt( ∑(xi1-xi2)^2 ) 这里i=1,2..n

　　xi1表示第一个点的第i维坐标,xi2表示第二个点的第i维坐标

　　n维欧氏空间是一个点集,它的每个点可以表示为(x(1),x(2),...x(n)),其中x(i)(i=1,2...n)是实数,称为x的第i个坐标,两个点x和y=(y(1),y(2)...y(n))之间的距离d(x,y)定义为上面的公式.

欧氏距离的比仿意义

欧氏距离看作信号的相似程度。距离越近就越相似，就越容易相互干扰，误码率就越高。

友情资源链接：http://wenku.baidu.com/view/06a6ea45a8956bec0975e362.html

http://www.cnblogs.com/cntlis/archive/2009/01/15/1376465.html

http://www.pudn.com/search_db.asp?keyword=%B3%B5%C5%C6

知识拓展链接：http://www.doc88.com/p-986628216997.html

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