许多网站在进行某些操作前会要求输入验证码以此来抵御爬虫和***。此篇主要讲述如何通过代码来识别一些常见的验证码。以此探究图片识别的过程以及如何避免生成容易被识别的验证码。

让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：空间域名、雅安服务器托管、营销软件、网站建设、建水网站维护、网站推广。

理论

图片识别的过程

1. 取样本

2. 清洗区分样本

3. 提取样本特征

4. 提取目标的特征与样本进行对比

   操作过程

   Java有丰富的图片处理类，本次操作使用java语言。
   一、取目标网站的验证码样本。在web页面中查看验证码请求的地址。通过http请求批量获取验证码并保存在本地。
   
   二、区分样本。对每张验证码图片进行人工识别区分，重命名为该图片的验证码。
   
   三、清洗切割样本，提取样本特征。图片识别需要尽可能细地区分出特征点。我们观察上图的验证码图片可以发现多个信息：
   ● 验证码的背景存在着许多干扰线。

● 每个数字分明，所占的位置几乎是均等的。

● 验证码的数字颜色比较深，干扰因素颜色较浅。

我们可以尝试通过颜色的深浅去除干扰因素。先通过灰度处理，将验证码中颜色较浅的点置换成白色，颜色较深的点置换成黑色。

通过改变灰度阈值grayValue不断尝试去除干扰点。最后得到干净的验证码。

接下来通过识别图片中的黑色点，使用下面的trainData()方法。

沿着黑色点进行矩形切割，得到单个数字的特征样本。


得到的验证码特征样本训练集合如下：

四、提取目标验证码的特征，与训练集合做对比，识别目标验证码图片

通过上面的三步，我们已经得到了一组样本特征，接下来只需要把将目标验证码同样执行上面的3步。把提取出来的目标验证码特征与样本特征作对比。如果双方绝大部分像素点的颜色相同，则可认为目标验证码与样本内容一致。取样本的文件名，即可等到目标验证的内容了。以下为对比识别的代码。

总结

通过上面的四部操作，我们已经能够识别出一些网站的验证码了。上面使用的方法是通过颜色的深浅，去除干扰素，再提取样本特征进行对比。面对其他的一些验证码需要我们通过观察掌握图片的规律，灵活地使用其他的算法来识别去除干扰素，提取出样本特征。

同样地，在生成验证码的过程中，我们需要避免生成易于去除的干扰素。各个验证码之间在不影响人工识别的情况下尽可能粘连起来，避免被切割分类。

文章来自公众号：睿江云计算

睿江云官网链接：https://www.eflycloud.com/home?from=RJ0024

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

网页名称：图片识别之验证码识别-创新互联
网页路径：http://lswzjz.com/article/cseded.html