驗(yàn)證碼識(shí)別

　　距離上次寫博客又很長(zhǎng)時(shí)間了，這個(gè)驗(yàn)證碼識(shí)別模塊其實(shí)自己早寫出來(lái)就是懶的寫博客，現(xiàn)在離職了有時(shí)間把它拿出來(lái)。 總體說(shuō)來(lái)這個(gè)驗(yàn)證碼還是有一定難度的：字母數(shù)量不固定、位置不固定、帶傾斜角度、帶粘連、有噪點(diǎn)和干擾線。所以識(shí)別率還是比較低的，有個(gè)十分之一吧，但是識(shí)別出來(lái)就可以了，反正是軟件識(shí)別，又不是人識(shí)別。這個(gè)驗(yàn)證碼識(shí)別模塊是專門針對(duì)此類驗(yàn)證碼優(yōu)化的，所以如果想識(shí)別其他驗(yàn)證碼估計(jì)稍改一下源碼就行。

源代碼

首先看界面：

界面有很多按鈕，我按照順序說(shuō)一下，其實(shí)就是識(shí)別的順序

1、獲取驗(yàn)證碼（動(dòng)態(tài)從某網(wǎng)址獲取）

2、去背景

3、去干擾

4、二值化

5、分割

6、識(shí)別

7、如果識(shí)別錯(cuò)誤，同時(shí)某字母有識(shí)別的價(jià)值，就對(duì)應(yīng)分割字母的順序找到下面對(duì)應(yīng)的框填上正確的字母，然后點(diǎn)擊學(xué)習(xí)。下次再出現(xiàn)類似字母就可以正確識(shí)別了。

比如這次識(shí)別h錯(cuò)誤，那就可以在對(duì)應(yīng)的框中填寫h然后點(diǎn)擊學(xué)習(xí)。但是這個(gè) h字母左上角有個(gè)黑色干擾塊，沒(méi)有學(xué)習(xí)的價(jià)值。

　　 下面貼上一些源代碼，大家也可以點(diǎn)擊上面的鏈接下載源代碼查看，注意不能刪除Debug下的Sample文件夾。代碼里面都有注釋：

1、去背景代碼：

　原理：把圖片中顏色數(shù)量最多的一部分看成背景并替換為白色，相當(dāng)于去除背景。

 1         /// <summary> 2         /// 去背景 3         /// 把圖片中最多的一部分顏色視為背景色 選出來(lái)后替換為白色 4         /// </summary> 5         /// <param name="sender"></param> 6         /// <param name="e"></param> 7         PRivate void btnDropBG_Click(object sender, EventArgs e) 8         { 9             if (picbox.Image == null)10             {11                 return;12             }13             Bitmap img = new Bitmap(picbox.Image);14             //key 顏色  value顏色對(duì)應(yīng)的數(shù)量15             Dictionary<Color, int> colorDic = new Dictionary<Color, int>();16             //獲取圖片中每個(gè)顏色的數(shù)量17             for (var x = 0; x < img.Width; x++)18             {19                 for (var y = 0; y < img.Height; y++)20                 {21                     //刪除邊框22                     if (y == 0 || y == img.Height)23                     {24                         img.SetPixel(x, y, Color.White);25                     }26 27                     var color = img.GetPixel(x, y);28                     var colorRGB = color.ToArgb();29 30                     if (colorDic.ContainsKey(color))31                     {32                         colorDic[color] = colorDic[color] + 1;33                     }34                     else35                     {36                         colorDic[color] = 1;37                     }38                 }39             }40             //圖片中最多的顏色41             Color maxColor = colorDic.OrderByDescending(o => o.Value).FirstOrDefault().Key;42             //圖片中最少的顏色43             Color minColor = colorDic.OrderBy(o => o.Value).FirstOrDefault().Key;44 45             Dictionary<int[], double> maxColorDifDic = new Dictionary<int[], double>();46             //查找 maxColor 最接近顏色47             for (var x = 0; x < img.Width; x++)48             {49                 for (var y = 0; y < img.Height; y++)50                 {51                     maxColorDifDic.Add(new int[] { x, y }, GetColorDif(img.GetPixel(x, y), maxColor));52                 }53             }54             //去掉和maxColor接近的顏色 即 替換成白色55             var maxColorDifList = maxColorDifDic.OrderBy(o => o.Value).Where(o => o.Value < bjfz).ToArray();56             foreach (var kv in maxColorDifList)57             {58                 img.SetPixel(kv.Key[0], kv.Key[1], Color.White);59             }60             picbox.Image = img;61             pbNormal.Image = picbox.Image;62         }

2、去干擾代碼、

原理：如果一個(gè)像素和周圍上下左右四個(gè)像素點(diǎn)中的兩面或三面顏色差別都很大，則認(rèn)為這個(gè)點(diǎn)是噪點(diǎn)或干擾線。看到網(wǎng)上資料中有用中值濾波算法的，但是效果不好。

  1         /// <summary>  2         /// 去干擾  3         /// </summary>  4         /// <param name="sender"></param>  5         /// <param name="e"></param>  6         private void btnDropDisturb_Click(object sender, EventArgs e)  7         {  8             if (picbox.Image == null)  9             { 10                 return; 11             } 12             Bitmap img = new Bitmap(picbox.Image); 13             byte[] p = new byte[9]; //最小處理窗口3*3 14             byte s; 15             //去干擾線 16             for (var x = 0; x < img.Width; x++) 17             { 18                 for (var y = 0; y < img.Height; y++) 19                 { 20                     Color currentColor = img.GetPixel(x, y); 21                     int color = currentColor.ToArgb(); 22                     23                     if (x > 0 && y > 0 && x < img.Width - 1 && y < img.Height - 1) 24                     { 25                         #region 中值濾波效果不好 26                         ////取9個(gè)點(diǎn)的值 27                         //p[0] = img.GetPixel(x - 1, y - 1).R; 28                         //p[1] = img.GetPixel(x, y - 1).R; 29                         //p[2] = img.GetPixel(x + 1, y - 1).R; 30                         //p[3] = img.GetPixel(x - 1, y).R; 31                         //p[4] = img.GetPixel(x, y).R; 32                         //p[5] = img.GetPixel(x + 1, y).R; 33                         //p[6] = img.GetPixel(x - 1, y + 1).R; 34                         //p[7] = img.GetPixel(x, y + 1).R; 35                         //p[8] = img.GetPixel(x + 1, y + 1).R; 36                         ////計(jì)算中值 37                         //for (int j = 0; j < 5; j++) 38                         //{ 39                         //    for (int i = j + 1; i < 9; i++) 40                         //    { 41                         //        if (p[j] > p[i]) 42                         //        { 43                         //            s = p[j]; 44                         //            p[j] = p[i]; 45                         //            p[i] = s; 46                         //        } 47                         //    } 48                         //} 49                         ////      if (img.GetPixel(x, y).R < dgGrayValue) 50                         //img.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(p[4], p[4], p[4]));    //給有效值付中值 51                         #endregion 52  53                         //上 x y+1 54                         double upDif = GetColorDif(currentColor, img.GetPixel(x, y + 1)); 55                         //下 x y-1 56                         double downDif = GetColorDif(currentColor, img.GetPixel(x, y - 1)); 57                         //左 x-1 y 58                         double leftDif = GetColorDif(currentColor, img.GetPixel(x - 1, y)); 59                         //右 x+1 y 60                         double rightDif = GetColorDif(currentColor, img.GetPixel(x + 1, y)); 61                         //左上 62                         double upLeftDif = GetColorDif(currentColor, img.GetPixel(x - 1, y + 1)); 63                         //右上 64                         double upRightDif = GetColorDif(currentColor, img.GetPixel(x + 1, y + 1)); 65                         //左下 66                         double downLeftDif = GetColorDif(currentColor, img.GetPixel(x - 1, y - 1)); 67                         //右下 68                         double downRightDif = GetColorDif(currentColor, img.GetPixel(x + 1, y - 1)); 69  70                         ////四面色差較大 71                         //if (upDif > threshold && downDif > threshold && leftDif > threshold && rightDif > threshold) 72                         //{ 73                         //    img.SetPixel(x, y, Color.White); 74                         //} 75                         //三面色差較大 76                         if ((upDif > threshold && downDif > threshold && leftDif > threshold) 77                             || (downDif > threshold && leftDif > threshold && rightDif > threshold) 78                             || (upDif > threshold && leftDif > threshold && rightDif > threshold) 79                             || (upDif > threshold && downDif > threshold && rightDif > threshold)) 80                         { 81                             img.SetPixel(x, y, Color.White); 82                         } 83  84                         List<int[]> xLine = new List<int[]>(); 85                         //去橫向干擾線  原理 如果這個(gè)點(diǎn)上下有很多白色像素則認(rèn)為是干擾 86                         for (var x1 = x + 1; x1 < x + 10; x1++) 87                         { 88                             if (x1