查看会员资料
用 户 名:k1214*****
发送消息- 用户积分:1 分
- Email:用户隐藏
- Icq/MSN:
- 电话号码:
- Homepage:
- 会员简介:
最新会员发布资源
验证码识别第一种
- 这是第一种识别的验证码 识别步骤: 1。灰度 2。阈值化 3。把单个字符分割出来(在这里把 0 - 9 取一个样本出来识别用) 4。点阵对比
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。