windows下简单验证码识别——完美验证码识别系统
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讲到验证码识别，大家第一个可能想到tesseract。诚然，对于OCR而言，tesseract确实很强大，自带的字模能识别绝大多数规整的中英文。但是验证码毕竟不是OCR。对于现在简单的验证码，其干扰都很难规整的去完，或者说去干扰也是苦差事。你很难讲干扰去完后去做OCR，对于低成本的OCR识别更是这样。对于固定的验证码，针对性的训练库反而更有效，因为对于单一的验证码，其生成规则相对简单，用特定规格做字模识别率95%以上应该不难。
说到底还是需要一个简单的识别器，训练器。某次世纪识别系统是国内灰产码农用的最多的吧。可惜收费的，今天要介绍的完美验证码识别系统是类似的免费产品。验证码识别系统其实就是两部分组成，字模制作系统包括预处理的配置，和单字符字模制作以及生成字模打包文件，识别系统就是用字模打包结果去识别验证码，就是一个设置参数的函数，然后调用设别函数拿到结果。
软件内容如下：
WmCode.dll是主要的识别库，主程序负责字模生成，其中包括了众多图像学的算法，如下图，简要的介绍下常见的方法。
1.色彩通道噪点处理
在清除背景和保留前景的tab中有保留和去除指定颜色的操作（包括HSV RGB 色彩域），以及指定色彩的大小过滤。这些操作主要针对色彩较为有限的彩色小噪点，一般这种验证码噪声还是比较多的。通过这2种方式的结合，基本可以去掉大部分的此类噪点。
2.滤波类
主要针对灰度图处理，主要处理局部有灰度差异的噪声。很多验证码在局部制造一些高对比度的噪声，滤波操作对此类就有较好效果。另外的用途就是边缘提取，方便后期对干扰线的处理。
3.二值化
后边几类如形态学处理类，黑白图处理，干扰线处理，都是基于二值化后的图像，所以后边要先对图像二值化。软件把常见的阈值取值算法都放进去，具体算法这里就不讲了。
4.形态学处理
图像滤镜tab下包括了主流的形态学算法，开闭操作，轮廓骨架等。主要处理小噪点，以及取轮廓后方便后期去干扰线。
5.干扰线处理
最后的tab中包含对干扰线的检测去除检查去除算法
通过多个处理算法完成预处理，点击开始编辑图像，进入下一步，选择分割方式，识别方式和制作字模。
虽然有提供一些常见的分割方式，但对于大多遇到的非规则的验证码，分割效果确实不是很好，选择手动分割就不要管左边的配置了。识别模式首选整体识别，其他各种在实际识别中也不是很好。
下边主讲字模的制作。在工具区最左边的按钮，手动裁剪单个要处理的字，选择后双击，界面就变成单个字符处理。
在信息区输入要 训练结果，就会添加字模。操作应该算很简单。不断的训练，直到识别率到达满意为止。返回上个界面，点击识别库，识别库生成，填写密码（调用函数用），就会把库生成在项目目录下。识别的过程，其实在软件下给了函数的简单说明，以及各语言的样例，以python为例，看下大概的过程：
coding=gbk#第一行注释不能省，指定编码声明以支持中文#本代码文件在32位的python 3.4.3版测试通过import urllibimport timeimport stringimport ctypesfrom ctypes import *
dll = ctypes.windll.LoadLibrary('WmCode.dll')#如果dll不在当前目录，那么需要指定全路径if(dll.UseUnicodeString(1,1)): #这个函数用来向DLL说明传入的文本使用unicode格式
print('SetInUnicode Success:')#UseUnicodeString调用一次即可，无需重复调用else:
print('etInUnicode Fail!')#注意缩进格式if(dll.LoadWmFromFile('D:\网易论坛.dat','163')):#使用绝对路径
print('Loaddat Success:')#LoadWmFromFile调用一次即可，无需重复调用
Str = create_string_buffer(20)#创建文本缓冲区
if(dll.GetImageFromFile('D:\wylt.JPG',Str)):#使用绝对路径
#如果验证码图像不在当前目录，那么需要指定全路径
print('GetVcode Success:',Str.raw.decode("gbk")) #返回的文本自行处理口口口问题
else:
print('GetVcode Fail!')else:
print('Loaddat Fail!')#注意缩进格式所有的函数封装在WmCode.dll中，导出的了几个基本函数。第一个指定使用unicode，和语言互调用有关。LoadWmFromFile 函数加载库文件，就是我们用主程序训练的结果，第二个参数是导出时填写的密码，GetImageFromFile 方法直接对本地文件进行识别，第一个参数是图片地址，第二个是输出的结果。调用函数相当简单的，对比tesseract复杂的参数，这个识别是相当的快捷。在力求快速生成识别代码的情况下，用这个库确实非常方便。
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文章来源： 网易云社区