[验证码识别] C#识别验证码图片通用类（附源码下载）
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C#识别验证码图片通用类（附源码下载）
封装后的类使用很简单，针对不同的验证码，相应继承修改某些方法，即可简单几句代码就可以实现图片识别了：
GrayByPixels(); //灰度处理
GetPicValidByValue(128, 4); //得到有效空间
Bitmap[] pics = GetSplitPics(4, 1); //分割
string code = GetSingleBmpCode(pics, 128); //得到代码串
具体使用，请参见我做的例子：投票程序源码
BallotAiyin_Src.rar
（例子说明：使用进程投票，可自动清除Alert弹出窗口，可自动换IP，ADSL用户自行修改Restart.bat中第三行内容）
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;
using System.Collections;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Imaging;
using System.Runtime.InteropServices;
namespace BallotAiying2
{
class UnCodebase
{
public Bitmap bmpobj;
public UnCodebase(Bitmap pic)
{
bmpobj = new Bitmap(pic); //转换为Format32bppRgb
}
///
/// 根据RGB，计算灰度值
///
/// Color值
/// 灰度值，整型
private int GetGrayNumColor(System.Drawing.Color posClr)
{
return (posClr.R * 19595 + posClr.G * 38469 + posClr.B * 7472) >> 16;
}
///
/// 灰度转换,逐点方式
///
public void GrayByPixels()
{
for (int i = 0; i < bmpobj.Height; i++)
{
for (int j = 0; j < bmpobj.Width; j++)
{
int tmpValue = GetGrayNumColor(bmpobj.GetPixel(j, i));
bmpobj.SetPixel(j, i, Color.FromArgb(tmpValue, tmpValue, tmpValue));
}
}
}
///
/// 去图形边框
///
///
public void ClearPicBorder(int borderWidth)
{
for (int i = 0; i < bmpobj.Height; i++)
{
for (int j = 0; j < bmpobj.Width; j++)
{
if (i < borderWidth || j < borderWidth || j > bmpobj.Width - 1 - borderWidth || i > bmpobj.Height - 1 - borderWidth)
bmpobj.SetPixel(j, i, Color.FromArgb(255, 255, 255));
}
}
}
///
/// 灰度转换,逐行方式
///
public void GrayByLine()
{
Rectangle rec = new Rectangle(0, 0, bmpobj.Width, bmpobj.Height);
BitmapData bmpData = bmpobj.LockBits(rec, ImageLockMode.ReadWrite, bmpobj.PixelFormat);// PixelFormat.Format32bppPArgb);
// bmpData.PixelFormat = PixelFormat.Format24bppRgb;
IntPtr scan0 = bmpData.Scan0;
int len = bmpobj.Width * bmpobj.Height;
int[] pixels = new int[len];
Marshal.Copy(scan0, pixels, 0, len);
//对图片进行处理
int GrayValue = 0;
for (int i = 0; i < len; i++)
{
GrayValue = GetGrayNumColor(Color.FromArgb(pixels));
pixels = (byte)(Color.FromArgb(GrayValue, GrayValue, GrayValue)).ToArgb(); //Color转byte
}
bmpobj.UnlockBits(bmpData);
}
///
/// 得到有效图形并调整为可平均分割的大小
///
/// 灰度背景分界值
/// 有效字符数
///
/// 得到有效图形,图形为类变量
///
/// 灰度背景分界值
/// 有效字符数
///
/// 得到有效图形,图形由外面传入
///
/// 灰度背景分界值
/// 有效字符数
///
/// 平均分割图片
///
/// 水平上分割数
/// 垂直上分割数
/// 分割好的图片数组
public Bitmap [] GetSplitPics(int RowNum,int ColNum)
{
if (RowNum == 0 || ColNum == 0)
return null;
int singW = bmpobj.Width / RowNum;
int singH = bmpobj.Height / ColNum;
Bitmap [] PicArray=new Bitmap[RowNum*ColNum];
Rectangle cloneRect;
for (int i = 0; i < ColNum; i++) //找有效区
{
for (int j = 0; j < RowNum; j++)
{
cloneRect = new Rectangle(j*singW, i*singH, singW , singH);
PicArray[i*RowNum+j]=bmpobj.Clone(cloneRect, bmpobj.PixelFormat);//复制小块图
}
}
return PicArray;
}
///
/// 返回灰度图片的点阵描述字串，1表示灰点，0表示背景
///
/// 灰度图
/// 背前景灰色界限
///