验证码图片识别

因朋友需求，对某网站的验证码图片进行自动识别，原以为是个复杂的问题，后来查看了网上的一些资料，总体思路上参考了：

http://www.cr173.com/html/16871_1.html

尝试用Delphi做了Demo，过程如下

1、获取到验证码图片生成的URL，如http://www.aaa.bbb.cn/ValidateCode.aspx；

2、使用TIdHTTP控件通过URL获取图片，由于URL获取验证码图片是以数据流形式传递过来的，所以处理非常方便，主要代码如下：

按 Ctrl+C 复制代码

procedure TfrmMain.Button1Click(Sender: TObject);
var
  ms: TMemoryStream;
  pi : TPngImage;
begin
  ms := TMemoryStream.Create;
  pi := TPngImage.Create;
  try
    try
      { 获取校验图片，存入数据流中 }
      IdHTTP1.Get(Edit1.Text, ms);
      { 从流中载入png图片 }
      ms.Position := 0;
      pi.LoadFromStream(ms);

     { 显示图片 }
      Image1.Picture.Graphic := pi;
  …

end;

按 Ctrl+C 复制代码

识别主要分为三个步骤：第一步进行图片处理，最好形成二值化，第二步需要进行学习并保存特征码，第三步完成正常的识别功能。

3、图片处理

图片处理过程包括：

（1）将png图片转换为bmp图片，在Delphi下非常简单：

bmp1.Assign(Image1.Picture.Graphic);

（2）进行图片二值化

对于本次识别的图片，非常简单，如下图：

进行色彩分析，将相同颜色的像素进行计数后发现只有三种颜色：背景色、干扰色和字体蓝色。做二值化处理时就比较简单了，逐个处理像素点，将干扰色处理成背景色：

 for w := 0 to ABmpDesc.Width -1 do 
    for h := 0 to ABmpDesc.Height -1 do 
    begin 
      c := ABmpDesc.Canvas.Pixels[w, h];

      { 不是字体颜色的都处理成背景色 } 
      if c <> AFontColor then 
        ABmpDesc.Canvas.Pixels[w, h] := ABkColor; 
    end;

效果如下：

（3）进行图片分割

其实花时间最多的就是这步了，开始时考虑字符之间存在间隙，所以算法上以2个字符间的间隙为标准划分，结果发现存在多个字符连接在一起的情况，如下图：

2个TT实际是连在一起的，中间没有分割间隙，所以无法区分。后来又考虑采用等宽字符方式进行切割（网上常用算法），但是碰到了验证码图片中的字符是不等宽的，还是不行。后采用了字符轨迹法，由于都是英文字符和数字，单个字符或数字的笔画都是连在一起的，就把所有连在一起的笔画内容识别为同一个字符。采用递归算法，取左上第一个字符的第一个像素，然后对该像素周围8个像素进行扫描，记录相邻的像素，并对符合字体颜色的像素再次递归运算，直到没有符合字体颜色的像素为止。效果还是可以，但是仍然没有解决2个字符连在一起的情况，最后跳出这个思维圈子，干脆将连在一起的2个或多个字符共同识别为一个整体，即TT就当是一个字符处理，问题基本得到解决。

（4）进行分割后图片特征码提取

特征码非常简单，采用从上往下，从左向右依次获取每个像素，如果是字体颜色像素则为1，否则为0。当然也可以采用其他算法的特征码，只要能确定唯一性即可。然后将特征码与字符关联，并保存起来。

function GetbmpFlag(Abmp: TBitmap; AFontColor : TColor): String;
var
  w, h: Integer;
begin
  Result := '';
  { 获取图片特征码 }
  for h := 0 to Abmp.Height -1 do
    for w := 0 to Abmp.Width -1 do
      if Abmp.Canvas.Pixels[w, h] = AFontColor then
        Result := Result + '0'
      else
        Result := Result + '1';
end;

4、学习

反复获取验证码图片，进行上述处理，并填写人工识别后的验证码，以便软件将字符对应的图片特征码与字符关联起来，我的学习界面如下：

将学习好的特征码保存到文件，以便在下次识别时载入。

5、正常识别

特征码学习差不多后保存在磁盘文件上，当正式识别时，载入该特征码，按照上述步骤进行处理：

（1）获取验证码图片

（2）二值化处理

（3）图片分割

（4）获取图片特征码

（5）根据图片特征码，在已学习的特征码中进行查找，找到后返回其对应的字符，将所有分割后图片的特征码对应的字符组合起来就是验证码。

 

上述工作真正的难点在于2个：

1、二值化图片

本次试验的图片比较简单，如果遇到非常复杂的图片，如：

且字体颜色还是随机的，就比较麻烦了，必须对所有像素进行颜色统计，取其最多的4个颜色，我的统计图如下：

颜色最多的4个即为字体颜色。但是也有特殊情况，如下图：

其统计图就比较杂乱了，如下图：

字体颜色统计被背景颜色掩盖了，按照上文提示，应采用HSL对色彩进行变化，然后进行统计，这项工作待有时间再进行。

 

2、图片切割

本例中的图片切割还是比较简单的，对于复杂的、不规则的图片，其切割可能更复杂。尤其是遇到多个字符上下部分位置有交叉，字符有随机大小，字符与字符之间有粘连时，这种图片切割更加复杂，这里不再讨论，今后有时间再试试。