© 野比 2012
注意:这不是完成品。
参考这篇论文,写得很好,我这个基本属于复刻版。
http://www.digitaltrends.com/web/stanford-researchers-crack-captcha-codes/
光学图像识别(OCR)是非常有用的技术。在验证码识别、车牌号识别、文字识别方面,基于字符的识别技术算是比较容易上手的了(相比图文识别)。
闲来看到有朋友研究验证码识别,一时手痒,自己动手来做做验证码识别。当然,肯定只是简单的验证码。
名为验证码,实际上并不限于,还可以识别车牌号、身份证号、门牌号等各种乱七八糟的内容。
识别的流程很明确:
1、预处理图像
2、做y轴的投影
3、分析直方图分区
4、根据分区拆分图像为多个字符(很关键,拆得越好,后续识别率越高)
5、丢弃空白或无效字符
6、自动旋转字符(如果有倾斜),识别字符
如果样本中个图像有粘连,则可能造成分区不准确。这种情况下,需要进行旋转,但是怎样自动旋转,是个难题。
目前已可拆分出字符,下一步准备研究如何识别。(如果单个字符比较规范,可以利用现成的OCR控件)
这里有一些例子。
普通的验证码(毫无难度)
带干扰的验证码
较高强度干扰(目前使用的分区算法不能解决,需要更好的算法,比如动态阈值)
CSDN的验证码(毫无压力)
身份证号码
车牌号
继续研究如何优化分区算法,如何识别单个文字(可以考虑多重识别+样本训练)。
脑容量不够啊!求指导!