最近在折腾验证码识别。最终的脚本的识别率在92%左右，9000张验证码大概能识别出八千三四百张左右。好吧，其实是验证码太简单。下面就是要识别的验证码。
我主要用的是python中的pil库。
首先进行二值化处理。由于图片中的噪点颜色比较浅，所以可以设定一个阈值直接过滤掉。这里我设置的阈值是150，像素大于150的赋值为1，小于的赋为0.
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def set_table(a):
table = []
for i in range(256):
if i < a:
table.append(0)
else:
table.append(1)
return table
img = image.open("d:/python/单个字体/a"+str(i)+".jpg")
pix = img.load()
#将图片进行灰度化处理
img1 = img.convert('l')
#阈值为150，参数为1，将图片进行二值化处理
img2 = img1.point(set_table(150),'1')
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处理后的图片如下。
阈值不同产生的不同效果：
接下来对图片进行分割。遍历图片中所有像素点，计算每一列像素为0的点的个数（jd）。对于相邻两列，若其中一列jd=0,而另一列jd!=0,则可以认为这一列是验证码中字符边界，由此对验证码进行分割。这样分割能达到比较好的效果，分割后得到的字符图片几乎能与模板完全相同。
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(width,height) = img2.size
pix2 = img2.load()
x0 = []
y0 = []
for x in range(1,width):
jd = 0
# print x
for y in range(1,height):
# print y
if pix2[x,y] == 0:
jd+=1
y0.append(jd)
if jd > 0:
x0.append(x)
#分别对各个字符边界进行判断，这里只举出一个
for a in range(1,width):
if (y0[a] != 0)&(y0[a+1] != 0):
sta1 = a+1
break
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分割完成后，对于识别，目前有几种方法。可以遍历图片的每一个像素点，获取像素值，得到一个字符串，将该字符串与模板的字符串进行比较，计算汉明距离或者编辑距离（即两个字符串的差异度），可用python-levenshtein库来实现。
我采用的是比较特征向量来进行识别的。首先设定了4个竖直特征向量，分别计算第0、2、4、6列每一列像素值为0的点的个数，与模板进行比较，若小于阈值则认为该字符与模板相同。为了提高识别率，如果通过竖直特征向量未能识别成功，引入水平特征向量继续识别，原理与竖直特征向量相同。
另外，还可以通过局部特征进行识别。这对于加入了旋转干扰的验证码有很好效果。由于我写的脚本识别率已经达到了要求，所以并没有用到这个。
最后的结果是这样的：
最终在模板库只有25条的情况下，识别率在92%左右（总共测试了一万六千张验证码）。好吧，只能说验证码太简单。
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