内容导航：好的验证码识别算法,输入待识别的处理后的图片,识别出验证码,我这里的验证码识别
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一、验证码识别的基本介绍
验证码的主要目的是强制人机交互来抵御机器自动化攻击的 。大部分的验证码设计者并不得要带返领，不了解图像处理 ，机器视觉 ，模式识别，人工智能的基本概念 。
利用验证码 ，可以发财 ，当然要犯罪：比如招商银行密码只有6位，验证码形同虚设 ，计算机很快就能破解一个有钱的账户 ，很多帐户是可以网上交易的。也有设计的比较好的，比如Yahoo,Google,Microsoft等 。而国内Tencent的中文验证码虽然难，但算不上好 。
处理知识
人工智能 ，模式识别 ，机器视觉，图像处理的基本知识 比如我们要从一副图片中 ，识别出验证码；比如我们要从一副图片中 ，检测并识别出一张人脸。
1.图像采集：验证码呢，就直接通过HTTP抓HTML ，然后分析出图片的url ，然后下载保存就可以了 。如果是人脸检测识别，一般要通过视屏采集设备 ，采集回来 ，通过A/D转操作，存为数字图片或者视频 。
2.预处理：检测是正确的图像格式 ，转换到合适的格式 ，压缩，剪切出ROI，去除噪音 ，灰度化 ，转换色彩空间这些。
3.检测：车牌检测识别系统要先找到车牌的大概位置，人脸检测系统要找出图片中所有的人脸（包括疑似人脸）；验证码识别呢 ，主要是找出文字所在的主要区域。
4.前处理：人脸检测和识别 ，会对人脸在识别前作一些校正，比如面内面外的旋转 ，扭曲等 。我这里的验证码识别 ，“一般”要做文字的切割 。
5.训练：通过各种模式识别，机器学习算法 ，来挑选和训练合适数量的训练集。不是训练的样本越多越好 。过学习 ，泛化能力差的问题可能在这里出现 。这一步不是必须的，有些识别算法是不需要训练的。
6.识别：输入待识别的处理后的图片 ，转换成分类器需要的输入格式 ，然后通过输出的类和置信度，来判断大概可能是哪个字母 。识别本质上就是分类 。
图像处理：一般指针对数字图像的某种数学处理。比如投影，钝化 ，锐化 ，细化，边缘检测 ，二值化 ，压缩，各种数据变换等等 。
1.二值化：一般图片都是彩色的 ，按照逼真程度 ，可能很多级别 。为了降低计算复杂度，方便后续的处理 ，如果在不损失关键信息的情况下 ，能将图片处理成黑白两种颜色，那就最好不过了。
2.细化：找出图像的骨架 ，图蠢顷饥像线条可能是很宽的 ，通过细化将宽度将为1，某些地方可能大于1 。不同的细化算法，可能有不同的差异 ，比如是否更靠近线条中间 ，比如是否保持联通行等 。
3.边缘检测：主要是理解边缘的概念。边缘实际上是图像中图像像素属性变化剧烈的地方。可能通过一个固定的门限值来判断，也可能是自适应的 。门限可能是图像全局的 ，也可能是局部的 。不能说那个就一定好 ，不过大部分时候，自适应的局部的门限可能要好点。被分析的 ，可能是颜色 ，也可能是灰度图像的灰度 。
机器视觉：利用计算机来模式乎燃实现人的视觉 。比如物体检测，定位 ，识别。按照对图像理解的层次的差别 ，分高阶和低阶的理解 。
模式识别：对事物或者现象的某种表示方式（数值，文字 ，我们这里主要想说的是数值） ，通过一些处理和分析，来描述，归类 ，理解 ，解释这些事物，现象及其某种抽象 。
人工智能：这种概念比较宽 ，上面这些都属于人工智能这个大的方向。简单点不要过分学院派的理解就是 ，把人类的很“智能 ”的东西给模拟出来协助生物的人来处理问题，特别是在计算机里面 。
经验：
目前这方面的技术难点主要在于验证吗图片的分割方面 ，对于识别的匹配 ，OCR技术已经很成熟了，完全可用于验证码图片的识别 ，但是复杂的验证码图片大多粘连 ，分割处理比较麻烦
二 、识别验证码的算法
想自己编写一个最基本的验证码识别工具 。验证码就是那种极为简单的，直接把文字保存成图片的那种。求基本算法 。一 、验证码的基本知识
1. 验证码的主要目的是强制人机交互来抵御机器自动化攻击的 。
2. 大部分的验证码设计者并不得要领 ，不了解图像处理 ，机器视觉，模式识别，人工智能
的基本概念。
3. 利用验证码 ，可以发财 ，当然要犯罪：比如招商银行密码只有6位，验证码形同虚设 ，计
算机很快就能破解一个有钱的账户 ，很多帐户是可以网上交易的。
4. 也有设计的比较好的，比如Yahoo,Google,Microsoft等 。而国内Tencent的中文验证
码虽然难 ，但算不上好 。
二、人工智能 ，模式识别，机器视觉 ，图像处理的基本知识
1)主要流程：
比如我们要从一副图片中 ，识别出验证码；比如我们要从一副图片中，检测并识别出一张
人脸。 大概有哪些步骤呢？
1.图像采集：验证码呢 ，就直接通过HTTP抓HTML ，然后分析出图片的url，然后下载保存就
可以了 。 如果是人脸检测识别，一般要通过视屏采集设备 ，采集回来 ，通过A/D转操作，存为
数字图片或者视频频 。
2.预处理：检测是正确的图像格式 ，转换到合适的格式 ，压缩，剪切出ROI ，去除噪音 ，灰度
化，转换色彩空间这些。
3.检测：车牌检测识别系统要先找到车牌的大概位置 ，人脸检测系统要找出图片中所有
的人脸（包括疑似人脸）；验证码识别呢 ，主要是找出文字所在的主要区域 。
4.前处理：人脸检测和识别，会对人脸在识别前作一些校正 ，比如面内面外的旋转 ，扭曲
等 。我这里的验证码识别，“一般 ”要做文字的切割
5.训练：通过各种模式识别，机器学习算法 ，来挑选和训练合适数量的训练集。不是训练
的样本越多越好 。过学习 ，泛化能力差的问题可能在这里出现 。这一步不是必须的，有些识
别算法是不需要训练的。
6.识别：输入待识别的处理后的图片 ，转换成分类器需要的输入格式 ，然后通过输出的类
和置信度，来判断大概可能是哪个字母 。识别本质上就是分类 。
2)关键概念：
图像处理：一般指针对数字图像的某种数学处理。比如投影 ，钝化 ，锐化，细化 ，边缘检测 ，
二值化，压缩 ，各种数据变换等等。
1.二值化：一般图片都是彩色的 ，按照逼真程度，可能很多级别 。为了降低计算复杂度，
方便后续的处理 ，如果在不损失关键信息的情况下 ，能将图片处理成黑白两种颜色，那就最好
不过了 。
2.细化：找出图像的骨架 ，图像线条可能是很宽的 ，通过细化将宽度将为1，某些地方可能
大于1。不同的细化算法 ，可能有不同的差异 ，比如是否更靠近线条中间，比如是否保持联通
行等 。
3.边缘检测：主要是理解边缘的概念 。边缘实际上是图像中图像像素属性变化剧烈的地
方。可能通过一个固定的门限值来判断 ，也可能是自适应的 。门限可能是图像全局的 ，也可
能是局部的 。不能说那个就一定好，不过大部分时候 ，自适应的局部的门限可能要好点。被
分析的 ，可能是颜色，也可能是灰度图像的灰度 。
机器视觉：利用计算机来模式实现人的视觉 。 比如物体检测，定位 ，识别。按照对图像
理解的层次的差别 ，分高阶和低阶的理解 。
模式识别：对事物或者现象的某种表示方式（数值，文字 ，我们这里主要想说的是数值） ，
通过一些处理和分析，来描述 ，归类 ，理解，解释这些事物 ，现象及其某种抽象 。
人工智能：这种概念比较宽 ，上面这些都属于人工智能这个大的方向。简单点不要过分
学院派的理解就是，把人类的很“智能”的东西给模拟出来协助生物的人来处理问题 ，特别是
在计算机里面。1\第一步, 图片样本特征提取
特征就是能区别各个字符的属性, 这些属性是无穷多的, 比如简单的有字符高度, 宽度都是, 复杂的有不变矩等, 选取几个属性提取就可以了.
这样得到每个字符样本的一组属性并保存为文件
2\提取待识别图片的属性, 与样本特征文件比较, 属性相识的既文字认为是相同的
三 、手机验证码用跳使永到密码算法吗
用到 。密码算法是用于粉农鸡加密和解密的数学函数 ，密码算法是密码协议的基础 。而手 那己临度兰精措沙 机验证码正是通过这种技术将大量的数据通过技术 发东 操作，被压缩成一种带有保密性质的形式，发送给用户。验证码是一种 我远理卷烟沿派怕兵 区分用户是计算机还是人的公共全自动程序 ，在注册或者是输入重要信息的时候需要输入 。
四 、求验证马甲娘鲜觉被码识别软件100分
如果你想要现成的软件 ，我可以给你，如果要源代码的话 ，无能为力了 。好的验证码识别算法 ，都是硕士研究课题的级别，卖给别人 ，能轻松卖出几万元 ，甚至还可以申请专利的。垃圾的算法，只能识别中规中矩的字 ，这样的我也能写出来 ，用windows的字型码去匹配点矩阵就行 。验证码的生成：1.随机位的英文字母+数字2.随机的字体（手写的字体，比如上网找一百个手写体 ，也就是说 ，有100种不同写法的a，它们连大小可能都不一样）3.每个字符绕一个轴旋转随机的角度；不同字符，还可以搞成不同的颜色4.字符距顶端高度不一5.还可以加一些点或者线来混淆6.不同的字间距不一样7.禁止缓存验证码图片 。总之 ，真正的验证码生成办法 ，比我想到的还要复杂得多，算法的难度 ，不亚于一个智能手写识别软件 ，一个人很难搞得出来。java有很多开源的验证码生产框架，不过都是有缺陷的 ，你可以看看人家是怎么生成的 。动态链接库没有找到 ，值钱的东西，谁会白给你 。网上的验证码识别软件只能识别少数很差劲的验证码 ，像百度雅虎的 ，根本破解不了，别说软件 ，就算人眼 ，有时还看不清呢。带识别这2个字的东西都很难搞的，什么人脸识别头易穿油笑类除告降，声音设别 ，指纹识别 ，都涉及到很高深的图形学来自知识 。做人要诚实，你的总分都不够100分 ，怎么追加 ，我很纳闷？
