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验证码识别第二种
- 识别步骤： 1。也是先灰度处理一下（1 - 9 （没有 0 ）每个数字大概取10个出来当样本） 2。把所有样本都在图片上扫描一遍，把相似度高的地方记录下来，同时也把样本代表的数字也记录下来，这里我用 0 表示完全不相似 1 表示完全相似，在图片扫描一遍后，把相似度高于0.8的用白色表示其它的用黑色表示 ，只要在白色的地方把刚才记录的数字取出来就可以了
验证码识别第三种
- 这个验证码要识别不难，在这里每个字符用十几个样本已经可以达到不错的识别率 识别步骤： 1。用中值模糊处理一下杂点 ，杂点几乎都处理掉 2。灰度处理 3。阈值化处理 4。把单个字符分割出来 5。找到字符的再小包围矩形，再根据这个矩形的角度矫正一下 6。把每个字符图片缩放成一个尺寸（在里取样本） 7。识别方法直接用点阵相似度对比
验证码识别第四种
- 一眼看上去一堆的干扰线好像很乱，实际上字符没有倾斜，没有缩放变形，比第二个还要简单 识别步骤： 1。还是灰度一下 2。阈值化 （要把字符分割出来几乎是不可能的，反正我没办法用代码分割出来，在这里唯有人工把字符分割出来当样本） 3。把每个样本都在图片上扫描一遍，样本上是白色的地方如果在图片也是白色的就表示这个字符匹配上
验证码识别第五种
- 一眼看上去一堆的干扰线好像很乱，实际上字符没有倾斜，没有缩放变形，比第二个还要简单 识别步骤： 1。还是灰度一下 2。阈值化 （要把字符分割出来几乎是不可能的，反正我没办法用代码分割出来，在这里唯有人工把字符分割出来当样本） 3。把每个样本都在图片上扫描一遍，样本上是白色的地方如果在图片也是白色的就表示这个字符匹配上
验证码识别第六种
- 识别步骤： 1。常规动作，灰度处理一下 2。还是老样子，阈值化 3。把干扰点去掉 4。把图片分割成四份，第一份是被加（减）数，第二份是运算符号，第三份加（减）数，第四份是等号和问号（这份不要） 5。把上面分割出来的三张图片各自的数字和符号分割出来 6。然后缩放成一个尺寸（数字和符号各自放到一个样本库里） 7。还是用点阵相似度识别 8。再后就是把识别出的数字该加的加，该减的减。
File(VC-6.0)
- 用于按键精灵插件制作的读写配置文件的模板，使用VC 6.0编写。-use for An Jian Jing Ling, read and write the INI file, use VC 6.0
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