针对验证码，做一个简单的自动网上签到程序（二）

着手做验证码后又查了查相关的文章，发现做这个东西不用ocr的话思路都是一样的，估计是大家相互参考的问题吧，都是先降噪，然后二值化，然后建立自己的样本库，再进行比对。

在降噪进行二值化前，需要处理下颜色的问题，中间查到有人用php在做验证码，对于进行验证码识别的具体步骤和注意点，下面两篇文章讲的是最清楚的，比前面的文章讲的都要仔细。

http://blog.csdn.net/ugg/archive/2009/03/03/3953137.aspx

http://blog.csdn.net/ugg/archive/2009/03/09/3972368.aspx

 

大概的处理验证码，几个步骤：

首先的一步是单值化，去噪点，然后生成单个数字的库。

1.先进行去噪点，二值化。

参考这里讲的，很清楚，直接可以拿来用于图像二值化。

http://dream-people.iteye.com/blog/378907

 上面是我们需要进行处理的验证码图片

#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8
#coding:utf-8
import sys,os
from PIL import Image,ImageDraw

#二值数组
t2val = {}
def twoValue(image,G):
    for y in xrange(0,image.size[1]):
        for x in xrange(0,image.size[0]):
            g = image.getpixel((x,y))
            if g > G:
                t2val[(x,y)] = 1
            else:
                t2val[(x,y)] = 0

# 降噪 
# 根据一个点A的RGB值，与周围的8个点的RBG值比较，设定一个值N（0 <N <8），当A的RGB值与周围8个点的RGB相等数小于N时，此点为噪点 
# G: Integer 图像二值化阀值 
# N: Integer 降噪率 0 <N <8 
# Z: Integer 降噪次数 
# 输出 
#  0：降噪成功 
#  1：降噪失败 
def clearNoise(image,N,Z):

    for i in xrange(0,Z):
        t2val[(0,0)] = 1
        t2val[(image.size[0] - 1,image.size[1] - 1)] = 1

        for x in xrange(1,image.size[0] - 1):
            for y in xrange(1,image.size[1] - 1):
                nearDots = 0
                L = t2val[(x,y)]
                if L == t2val[(x - 1,y - 1)]:
                    nearDots += 1
                if L == t2val[(x - 1,y)]:
                    nearDots += 1
                if L == t2val[(x- 1,y + 1)]:
                    nearDots += 1
                if L == t2val[(x,y - 1)]:
                    nearDots += 1
                if L == t2val[(x,y + 1)]:
                    nearDots += 1
                if L == t2val[(x + 1,y - 1)]:
                    nearDots += 1
                if L == t2val[(x + 1,y)]:
                    nearDots += 1
                if L == t2val[(x + 1,y + 1)]:
                    nearDots += 1

                if nearDots < N:
                    t2val[(x,y)] = 1

def saveImage(filename,size):
    image = Image.new("1",size)
    draw = ImageDraw.Draw(image)

    for x in xrange(0,size[0]):
        for y in xrange(0,size[1]):
            draw.point((x,y),t2val[(x,y)])

    image.save(filename)

image = Image.open("0.gif").convert('L')
twoValue(image,200)
clearNoise(image,4,1)
saveImage("t5.jpg",image.size)

def prtrbg(image):
        for y in xrange(0,image.size[1]):
            for x in xrange(0,image.size[0]):
                g = image.getpixel((x,y))
                if g>0:
                    g=1
                else:
                    g=0
                print g ,
            print "            "
    
ims = Image.open("t5.jpg")

ims = ims.convert('1')
prtrbg(ims)
#print ims.tostring()

 代码直接copy上面博客的内容，还都是javaeye的邻居。

降噪处理得到的图片如下

 基本上噪点都去掉了，再进行数值化。

 

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1            
0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1            
1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1            
0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1            
1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1            
0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1            
1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1            
0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1            
1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1            
0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1            
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1            
0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1            
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1            
0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1            
1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1            
0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1            
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1            
0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1            
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1            
0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1            
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1            
0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1