Java 验证码识别（2）Java OpenCV 的使用 灰度、二值化、腐蚀膨胀 去干扰线

上一篇使用 Tess4J 进行 OCR 识别，虽然能识别一些简单的验证码，但是验证码有干扰线就识别不了。

这一篇讲下如何使用 OpenCV 去除干扰线。

1、maven依赖

		
			org.bytedeco
			javacv-platform
			1.5.5
		

OpenCV用C++语言编写，提供了接口，我这里使用 javacv 它里面就有 opencv ，不过这样依赖会将所有平台的 jar 包都拉取下来，项目接近1G大小，可以看下我的另外一篇博文精简 javacv 的 jar包。https://blog.csdn.net/u014644574/article/details/122067708

2、概念

二值图(前景黑色，背景白色) 

腐蚀：去除图像表面像素，将图像逐步缩小，以达到消去点状图像的效果；作用就是将图像边缘的毛刺剔除掉

膨胀：将图像表面不断扩散以达到去除小孔的效果；作用就是将目标的边缘或者是内部的坑填掉

使用相同次数的腐蚀和膨胀，可以使目标表面更平滑；但也有场景限制，就是如果去噪不干净的话，会出现意想不到的结果，尽量别使用大概的效果，适合降噪比较干净的图

3、测试一：灰度二值化腐蚀膨胀

javacv 是用jni的方式调用的 opencv，也可以是说上是对 opencv 的封装，不用安装 opencv 和配置加载dll动态库。System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

注意：

1、注意我的导包方式（重点）

2、二值化 threshold() 第3个参数，要根据自己的实际情况调整大小，一般就是100-200之间。

package com.demo.verify;

import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Point;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Size;

import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_core.*;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_highgui.*;//包含了所有图形接口函数
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs.*;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.*; //COLOR_RGB2GRAY

//得到灰度图像
public class Test1 {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String filePath = "C:\verify\\7zbn.png";
        Mat image = imread(filePath); // 加载图像
        imshow("原图", image);

        //高斯滤波器（GaussianFilter）对图像进行平滑处理。
        //GaussianBlur(image, image, new Size(3, 3), 0);

        //这里可以new一个Mat来接收，也可以直接使用原来的image接收cvtColor(image, image, CV_BGRA2GRAY);
        Mat gray = new Mat();
        cvtColor(image, gray, CV_BGRA2GRAY);// 灰度化
        imshow("灰度", gray);

        //medianBlur(gray, gray, 3);  //中值滤波

        Mat bin = new Mat();
        //第三参数thresh，要根据自己的实际情况改变大小调试打印看一下。一般取100-200
        threshold(gray, bin, 150, 255, THRESH_BINARY);// 二值化
        imshow("二值化", bin);

        bitwise_not(bin, bin); // 反色，即黑色变白色，白色变黑色
        Mat corrode = new Mat();
        Mat expand = new Mat();
        Mat kelner = getStructuringElement(MORPH_RECT, new Size(3, 3), new Point(-1, -1));
        erode(bin, corrode, kelner); // 腐蚀
        dilate(corrode, expand, kelner); // 膨胀
        bitwise_not(expand, expand); // 反色，既黑色变白色，白色变黑色
        imshow("膨胀", expand);

        bitwise_not(bin, bin); // 反色，即黑色变白色，白色变黑色

        //保存二值化图像
        String imageFile = filePath + ".png";
        imwrite(imageFile, bin);

        waitKey(0);

    }

}

4、测试二：去干扰线

package com.demo.verify;

import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Mat;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Point;
import org.bytedeco.opencv.opencv_core.Size;

import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_core.*;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_highgui.*;//包含了所有图形接口函数
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs.*;
import static org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.*; //COLOR_RGB2GRAY

//得到灰度图像
public class Test1 {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String filePath = "C:/verify/awy6.png";
        Mat image = imread(filePath); // 加载图像
        imshow("原图", image);

        //高斯滤波器（GaussianFilter）对图像进行平滑处理。
        //GaussianBlur(image, image, new Size(3, 3), 0);

        //这里可以new一个Mat来接收，也可以直接使用原来的image接收cvtColor(image, image, CV_BGRA2GRAY);
        Mat gray = new Mat();
        cvtColor(image, gray, CV_BGRA2GRAY);// 灰度化
        imshow("灰度", gray);

        //medianBlur(gray, gray, 3);  //中值滤波

        Mat bin = new Mat();
        //第三参数thresh，要根据自己的实际情况改变大小调试打印看一下。一般取100-200
        threshold(gray, bin, 90, 255, THRESH_BINARY);// 二值化
        imshow("二值化", bin);

        bitwise_not(bin, bin); // 反色，即黑色变白色，白色变黑色
        Mat corrode = new Mat();
        Mat expand = new Mat();
        Mat kelner = getStructuringElement(MORPH_RECT, new Size(3, 3), new Point(-1, -1));
        erode(bin, corrode, kelner); // 腐蚀
        dilate(corrode, expand, kelner); // 膨胀
        bitwise_not(expand, expand); // 反色，既黑色变白色，白色变黑色
        imshow("膨胀", expand);

        bitwise_not(bin, bin); // 反色，即黑色变白色，白色变黑色
        //保存二值化图像
        String imageFile = filePath + ".png";
        imwrite(imageFile, bin);

        waitKey(0);

    }

}

原图：

 

 

 

原图