圖片識別之驗證碼識別

許多網站在進行某些操作前會要求輸入驗證碼以此來抵御爬蟲和***。此篇主要講述如何通過代碼來識別一些常見的驗證碼。以此探究圖片識別的過程以及如何避免生成容易被識別的驗證碼。

理論

圖片識別的過程

1. 取樣本

2. 清洗區分樣本

3. 提取樣本特征

4. 提取目標的特征與樣本進行對比

   操作過程

   Java有豐富的圖片處理類，本次操作使用java語言。
   一、取目標網站的驗證碼樣本。在web頁面中查看驗證碼請求的地址。通過http請求批量獲取驗證碼并保存在本地。
   
   二、區分樣本。對每張驗證碼圖片進行人工識別區分，重命名為該圖片的驗證碼。
   
   三、清洗切割樣本，提取樣本特征。圖片識別需要盡可能細地區分出特征點。我們觀察上圖的驗證碼圖片可以發現多個信息：
   ● 驗證碼的背景存在著許多干擾線。

● 每個數字分明，所占的位置幾乎是均等的。

● 驗證碼的數字顏色比較深，干擾因素顏色較淺。

我們可以嘗試通過顏色的深淺去除干擾因素。先通過灰度處理，將驗證碼中顏色較淺的點置換成白色，顏色較深的點置換成黑色。

通過改變灰度閾值grayValue不斷嘗試去除干擾點。最后得到干凈的驗證碼。

接下來通過識別圖片中的黑色點，使用下面的trainData()方法。

沿著黑色點進行矩形切割，得到單個數字的特征樣本。


得到的驗證碼特征樣本訓練集合如下：

四、提取目標驗證碼的特征，與訓練集合做對比，識別目標驗證碼圖片

通過上面的三步，我們已經得到了一組樣本特征，接下來只需要把將目標驗證碼同樣執行上面的3步。把提取出來的目標驗證碼特征與樣本特征作對比。如果雙方絕大部分像素點的顏色相同，則可認為目標驗證碼與樣本內容一致。取樣本的文件名，即可等到目標驗證的內容了。以下為對比識別的代碼。

總結

通過上面的四部操作，我們已經能夠識別出一些網站的驗證碼了。上面使用的方法是通過顏色的深淺，去除干擾素，再提取樣本特征進行對比。面對其他的一些驗證碼需要我們通過觀察掌握圖片的規律，靈活地使用其他的算法來識別去除干擾素，提取出樣本特征。

同樣地，在生成驗證碼的過程中，我們需要避免生成易于去除的干擾素。各個驗證碼之間在不影響人工識別的情況下盡可能粘連起來，避免被切割分類。

文章來自公眾號：睿江云計算

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