c#驗證碼識別、圖片二值化、分割、分類、識別

c# 驗證碼的識別主要分為預處理、分割、識別三個步驟

首先我從網站上下載驗證碼

處理結果如下：

1.圖片預處理，即二值化圖片

*就是將圖像上的像素點的灰度值設置為0或255。

原理如下：

代碼如下：

#region 二值化圖片
        /// 

        /// 二值化圖片
        /// 就是將圖像上的像素點的灰度值設置為0或255
        /// 
        /// 處理後的驗證碼
        public Bitmap BinaryZaTion()
        {
            for (int x = 0; x < img.Width; x++)
            {
                for (int y = 0; y < img.Height; y++)
                {
                    __c = img.GetPixel(x, y);
                    //灰度值
                    int __tc = (__c.R + __c.G + __c.B) / 3;
                    //大於阙值 黑色
                    if (__tc > t)
                    {
                        img.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(__c.A, b, b, b));
                        //黑色點個數自加
                        __blackNum++;
                    }
                    //大於阙值 白色
                    else
                    {
                        img.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(__c.A, w, w, w));
                    }
                }
            }
            return img;
        }
        #endregion

代碼如下：

 #region 是否需要反色
        /// 

        /// 是否需要反色
        /// 
        /// 是否需要反色
        public bool IsNeedInverseColor()
        {
            if ((__blackNum * 1.0 / (img.Width * img.Height)) > 0.5)
            {
                return true;
            }
            else
            {
                return false;
            }
        }
        #endregion

        #region 反色
        /// 

        /// 反色
        /// 
        /// 處理後的驗證碼
        public Bitmap InverseColor()
        {
            for (int x = 0; x < img.Width; x++)
            {
                for (int y = 0; y < img.Height; y++)
                {
                    __c = img.GetPixel(x, y);
                    img.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(__c.A, w - __c.R, w - __c.G, w - __c.B));
                }
            }
            return img;
        }
        #endregion

2.圖片分割<喎?http://www.Bkjia.com/kf/ware/vc/" target="_blank" class="keylink">vc3Ryb25nPjwvcD4KPHA+ztK1xNf2t6jKx8/Iw7/Su8r60NDF0LbPyse38crHtL+w18mr0NCjrLK7yse1xLuwvMfCvLWxx7B41/ix6qOsyLu688O70tS64dDQxdC2z8rHt/G0v7DXyavQ0KOs1eLR+b7NxNy1xLW9w7/Su7j2yv3X1rXEx/jT8qOsyLu6872rx/jT8ruts/bAtKGjPC9wPgo8cD60+sLryOfPwqO6PC9wPgo8cD48L3A+CjxwcmUgY2xhc3M9"brush:java;"> #region 分割圖片 ///

#region 黑色像素比列
        /// 

        /// 計算黑色像素比列
        /// 
        /// 
        /// 
        private double PixlPercent(Bitmap tempimg)
        {
            int temp = 0;
            int w_h = tempimg.Width * tempimg.Height;
            for (int x = 0; x < tempimg.Width; x++)
            {
                for (int y = 0; y < tempimg.Height; y++)
                {
                    __c = tempimg.GetPixel(x, y);
                    if (__c.R == b)
                    {
                        temp++;
                    }
                }
            }
            tempimg.Dispose();
            double result = temp * 1.0 / w_h;
            result = result.ToString().Length > 3 ? Convert.ToDouble(result.ToString().Substring(0, 3)) : result;
            return result;
        }
        #endregion