验证码识别部分代码(三)

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 14:51

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int tagBITM::dajin( uint8_t pe[],int t,long *pg1)//大津法取阈值，pe为传入的保存有像素值的数组，pg1用来记录直方图分布曲线
{
int i, j, p;
long pg[257];//保存每种像素的点数
double A = 0.0, An= 0.0 ,B = 0.0, Bn= 0.0, u= 0.0, v= 0.0, qqq[256], max = 0.0, min= 0.0;
for(i= 0; i < t - 1; i++)
{
pg[pe[i]]++;//计算每个像素点的个数
}
An = Bn = 0;
for( i= 1; i < 256; i++)
{
An += pg[i];
Bn +=(pg[i]* i);
}
for(j= 0; j < 256; j++)
{
A = B = 0;
for( i= 0 ; i <= j ; i++)
{
A += pg[i];
B +=(pg[i]* i);
}
if( A)
u = B / A;
else
u = 0;
if((An - A))
v = ( Bn - B)/ ( An - A );
else
v = 0;
qqq[j]= A * ( An -A )* ( u - v ) *( u - v ); //计算类间方差
}
max = min = qqq[0];
p = 0;
for( i= 1; i < 256; i++)//寻找判别函数最大值
{
if( qqq[i]> max )
{
max = qqq[i];
p = i;
}
else if( qqq[i]< min)
{
min = qqq[i];
}
}
cout<<"**** p"<<p<<endl;
if( pg1!= 0)
{
for(i= 0 ; i < 256; i++)
{
pg1[i]= (long)(120*(qqq[i]- min)/(max- min));//判别函数坐标度转换
}
}
return p; //取判别函数最大值的灰度为器阈值
}
大津法所算的阈值不一定准确，所以说，算法有时也是不灵的..........
//中值滤波求中值函数
uint8_t medvalue(uint8_t buf[],int n, int m)
{
int i,j, k, f;
for( i= 1; i < n; i++)
{
for(j= n-1, f= 0; j >= i; j--)
{
if( buf[j]> buf[j-1])
{
k = buf[i];
buf[j]= buf[j-1];
buf[j-1]= k;
f = 1;
}
}
if( f== 0 )
break;
}
return (buf[m]);
}
//中值滤波去噪点
int tagBITM::median( char image_name[])//传入的是图片的名字
{
FILE *fp;
int i, j, flag= 9, n;
uint8_t list1[30][72],list0[30][72];//30，70是图片的高度和宽度，70+2是因为，bmp图像每行字节数是4的倍数，不足会补零，
uint8_t a[2], buff1[9];
fp = fopen(image_name,"rb+");
if( fp== NULL )
{
cout<<"图片打开失败!\n";
return 1;
}
fseek(fp, 54, 0);
for( i= 0; i < biheight; i++)
{
for(j= 0; j < biwidth; j++)
{
fread(&list1[i][j],1,1,fp);
fseek(fp,2,SEEK_CUR);
}
if((biwidth * 3% 4) != 0)
{
fread(&a, 1, 2, fp);
list1[i][j++]= a[0];
list1[i][j]= a[1];
}
}
for( i= 1; i < biheight-1; i++)
{
for(j= 1; j < biwidth-1;j++)
{
buff1[0]= list1[i-1][j];
buff1[1]= list1[i][j];
buff1[2]= list1[i+1][j];
buff1[3]= list1[i][j-1];
buff1[4]= list1[i][j+1];
buff1[5]= list1[i-1][j-1];
buff1[6]= list1[i-1][j+1];
buff1[7]= list1[i+1][j-1];
buff1[8]= list1[i+1][j+1];
list0[i][j]= (uint8_t)medvalue(buff1, flag, flag/2);//函数调用
}
}
for(i= 0; i < biwidth; i++)
{
list0[0][i]= list1[0][i];
list0[biheight-1][i]= list1[biheight-1][i];
}
for(i= 0; i < biheight; i++)
{
list0[i][0]= list1[i][0];
list0[i][biwidth-1]= list1[i][biwidth-1];
list0[i][biwidth]= list1[i][biwidth];
list0[i][biwidth+1]= list1[i][biwidth+1];
}
fseek(fp , 54, 0);
for( i= 0; i < biheight; i++)
{
for( j= 0; j < biwidth; j++)
{
for(n= 0; n < 3; n++)
{
fwrite(&list0[i][j],1,1,fp);
}
// printf("i %d j %d %x **", i,j ,list0[i][j]);
}
fwrite(&list0[i][j++], 1, 1, fp);
fwrite(&list0[i][j], 1, 1, fp);
}
fclose(fp);
return 0;
}
中值滤波算法可不是盖的。。。。。
//二值化
int tagBITM::binary( char image_name[],int p ， uint8_t list[][weight]) //传入图片名，阈值，空的数组，用来带回二值化后的像素值
{
FILE *fp;
int i, j, k= 0, n = 0;
int num = 0;
uint8_t a[2],*pext;
fp = fopen(image_name,"rb+");
if( fp== NULL )
{
cout<<"图片二值化失败!\n";
return 1;
}
num = biwidth * biheight * 3 + 60;
cout<<"num** = "<<num<<endl;
pext = new uint8_t [num];//记录各像素转化后的灰度值
fseek(fp, 54,0);
for( i= 0 ; i < biheight; i++)//二值化过程
{
for(j= 0; j < biwidth; j++)
{
fread(&b,1,1,fp);//读把b像素单元
fseek(fp, 2, SEEK_CUR);//跳过g,r像素
for( n= 0; n < 3; n++)//循环3遍是因为灰度化后，每个像素的b,g,r相等。
{
if( b>= p )
pext[k++]= 255 ;
else
{
pext[k++]= 0;
}
}
list[i][j]= pext[k-1];
}
if( biwidth* 3 % 4 != 0)
{
fread(&a, 1, 2, fp);
pext[k++]= a[0];
list[i][j++]= a[0];
pext[k++]= a[1];
list[i][j]= a[1];
}
}
fseek( fp, 54, 0);
for(i= 0; i < biheight; i++)
fwrite( pext,1,k-1,fp);
fclose(fp);
delete [] pext;
return 0;
}
//线条细化
int tagBITM::hildich(char image_name[],uint8_t list0[][72])//传入图片名，二值化带出的像素矩阵
{
int i, k, j, m, n, flag;
FILE *fp;
int sum = 0, f[10];
uint8_t list[30][70], b;
fp = fopen(image_name,"rb+");
if( fp== NULL)
{
cout<<"图片打开失败！\n";
exit(1);
}
for( i= 0; i < biheight; i++)
for( j= 0; j < biwidth; j++)
{
fread(&b, 1,1,fp);
fseek(fp, 2, SEEK_CUR);
if( b== 0 )
{
list[i][j]= 1;
}
else
list[i][j]= 0;
}
i = 1;
do
{
flag = 0;
for( k= 1; k < biheight - 1; k++)
{
for(j= 1; j < biwidth - 1; j++)
{
if( list[k][j]!= 1 )
continue;
f[1]= list[k][j+1];
f[2]= list[k-1][j+1];
f[3]= list[k-1][j];
f[4]= list[k-1][j-1];
f[5]= list[k][j-1];
f[6]= list[k+1][j-1];
f[7]= list[k+1][j];
f[8]= list[k+1][j+1];
for(m= 1, n = 0; m <= 8; m++)
{
if( f[m]== -i ) //此点是在同一大循环中清除的
{
f[m]= 1; //计算中恢复原值
n++;//记下此类点的点数
}
else if( f[m]< 0 )
f[m]= 0; //此点已在前面处理中清除
}
sum = f[1]+ f[3]+ f[5]+ f[7]; //计算4邻点中的1的点数
if( sum>= 4)
continue; //4邻点全为1是不能去除
f[9]= f[1];
for( m= 1,sum = 0; m <= 8; m++)
if( f[m]== 1)
sum++;
if((sum <= 1)|| (sum-n == 0))
continue; //是孤立点，不能去除
sum = cross( f);
if( sum!= 1)
continue;
if( list[k-1][j]== -i)
{
f[3]= 0;
sum = cross(f);
if( sum!= 1)
continue;
}
if( list[k][j-1]== -i)
{
f[5]= 0;
sum = cross(f);
if( sum!= 1)
continue;
}
list0[j][k]= 255;
list[k][j]= -i;
flag = 1;
}
}
i++;
}while( flag== 1);
fseek(fp, 54, 0);
for(i= 0; i < biheight; i++)
{
for( j= 0; j < biwidth; j++)
{
for(n= 0; n < 3; n++)
{
fwrite(&list0[i][j],1,1,fp);
}
}
fwrite(&list0[i][j++], 1, 1, fp);
fwrite(&list0[i][j], 1, 1, fp);
}
fclose(fp);
return 0;
}

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