数字图像__验证码识别
《数字图像分析与处理》教学案例库之验证码识别算法研究与应用
《数字图像分析与处理》教学案例库之验证码识别算法研究与应用作者：刘海英陈鹏举郭俊美邓立霞孙涛赵阳来源：《高教学刊》2020年第27期摘要：随着计算机网络技术及验证码技术的快速发展，出现了更多复杂的验证码生成办法，如基于动态图像的验证码系统。
本案例针对给定系统的验证码为研究对象，提出一种具有针对性的策略算法，对比于其它识别算法，本研究算法的识别速度、精确均占有一定优势，具有一定的理论和实际意义。
关键词：数字图像处理;验证码;识别中图分类号：G640 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2020）27-0087-03Abstract： With the continuous development of computer network technology and verification code technology， more complicated verification code generation methods have appeared， such as a verification image system based on dynamic images. This case proposes another targeted strategy for the verification code of a given system. Compared with other recognition algorithms， the recognition speed and accuracy of this research algorithm have certain advantages and have certain theoretical and practical significance.Keywords： digital image processing; verification code; recognition隨着计算机和网络技术的发展，网络安全逐渐成为了人们关注的问题，验证码的重要性也日益凸显。
图片验证码识别原理
图片验证码识别原理
图片验证码识别是指通过计算机技术识别出图片中所包含的验证码内容。
其原理基于图像处理和机器学习算法。
以下是图片验证码识别的一般步骤：
1. 预处理：对验证码图片进行预处理，如去噪、二值化、灰度化等操作，以便后续处理。
2. 分割字符：对预处理后的验证码图片进行字符分割，将每个字符单独提取出来，以便后续识别。
3. 特征提取：对每个字符进行特征提取，通常使用的方法是将字符转化为数字矩阵表示或提取轮廓等特征。
4. 建立模型：使用机器学习算法建立验证码字符识别模型，常用的算法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
通过将提取的特征与模型进行训练和学习，使得模型能够准确地识别不同的字符。
5. 验证码识别：将待识别的验证码字符经过预处理、分割和特征提取后，输入建立好的模型进行识别，输出对应的字符。
6. 后处理：对识别得到的字符进行后处理，如去除噪声、纠正错别字等操作，以提高识别的准确性。
图片验证码识别在实际应用中面临着一些挑战，如干扰线、噪声、扭曲等干扰，需要通过优化算法和模型来提高识别准确性。
此外，为了防止机器自动化攻击，验证码图片的设计也会进行不断的升级和改进。
图形验证码原理
图形验证码原理
图形验证码是一种常用的验证方式，用来判断网站或应用程序的用户是否为真实用户而非机器人。
它的原理是通过展示给用户一个包含一定规则的图形或图像，要求用户根据特定的规则进行判断或操作，以验证用户的身份。
一种常见的图形验证码是要求用户识别并选择指定类别的图像，比如选择所有包含车辆或交通信号灯的图像。
这种验证码的目的是通过识别真实世界中的对象，来区分人类用户和机器人。
这样一来，只有具备人类视觉识别能力的用户才能成功通过验证码。
还有一种常见的图形验证码是要求用户识别图像中的文字或数字，并将其输入到相应的文本框中。
这种验证码的难度通常较低，要求用户识别出简单的文字或数字，以验证用户是真实用户而不是自动化程序。
图形验证码的设计中通常会采取一些技巧来增加安全性，防止机器人通过暴力破解或自动化算法绕过验证码。
比如，验证码图像可能会通过扭曲、干扰线、干扰点等方式，增加识别难度。
此外，验证码图像每次生成都会随机选择，使得攻击者难以事先准备对应的验证结果。
总之，图形验证码通过提供给用户一些视觉难题或识别任务，来验证用户的真实性。
它是一种有效的防止机器人或恶意程序攻击的方式，被广泛应用于各类网站和应用程序中。
验证码识别技术课件
移。
3、知道了数字的偏移位置，就可以计算出数字在二维数组
里的位置，通过循环将数字的6*10=60个数据取出来拼接在
一起，就形成了与数字字模类似的字符串。
4、将字符串与每一个字模的字符串比较，求其相似度，取
最高的相似度对应的数字，或者相似度达到95%以上就可以
断定是某个数字。
学习交流PPT
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• 第三个图片，看似更复杂，处理上面提到背景色
和干扰素一直变化外，验证字符的颜色也在变化，
并且各个字符的颜色也各不相同。
• 第四个图片，除了第三学个习交图流PPT片上提到的特征外，
5
验证码识别几个步骤
• 一、取出字模 • 1、多刷新几次验证码，将验证码图片保存起来，
要搜集齐0-9的图片。
• 2、用图片处理软件打开图片，图片的视图放大， 这样就能很清楚地观察到图片的每个像素。
学习交流PPT
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输出结果：
学习交流PPT
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四、对照样本
把步骤二中的图片特征码和步骤三中的验证码的字模进行对 比，得到验证图片上的数字。
算法过程：
1、将图片二值化后的值保存到二维数组里。
2、通过循环，求出每一个数字的位置，要用到前面得到的
数字的宽、高、间隔、左边偏移、顶部偏移。
例如：第i个数字左边偏移 =（数字宽 + 间隔）* i + 左边偏
• 3、各种图片格式的随机数字+随机大写英文字母+ 随机干扰像素+随机位置。
•
4、汉字是注册目前最新的验证码，随机生成，打
起来更难了,影响用户体学验习交流，PPT所以，一般应用的比较
3
我们先看几种网上比较常见的验证码图片
captcha.image 验证码原理
captcha.image 验证码原理验证码作为一种常用的安全机制，在许多互联网应用中发挥着重要的作用。
captcha.image验证码作为其中的一种，它通过生成并显示包含复杂图案和数字的图像，要求用户进行识别和输入，以防止自动化脚本的攻击。
本文将介绍captcha.image验证码的原理及其实现方式。
一、基本原理captcha.image验证码的基本原理是通过设计一组随机产生的图像、文本、数字、线条和形状等元素，并在其中隐藏一定的规则或规律，使得用户难以通过自动化工具进行识别。
验证码生成器会根据预设的规则生成一组验证码图片，并存储在服务器端。
当用户提交表单时，服务器端会获取到用户输入的验证码，并与生成的验证码进行比对，以验证用户是否为真实的人。
二、生成过程captcha.image验证码的生成过程主要包括以下几个步骤：1.随机选择验证码图片尺寸和背景颜色，可以使用常见的白色或黑色背景。
2.根据预设规则随机生成图像元素，包括线条、形状、字符、数字等。
可以使用各种算法和技术来确保生成的验证码具有足够的复杂性和难以识别的特点。
3.在生成的图像中添加干扰元素，例如随机位置的线条、随机大小和颜色的噪点等，以提高验证码的不可预测性和安全性。
4.将生成的验证码图片保存到服务器端，供用户查看和输入。
三、识别过程用户在查看验证码图片后，需要输入正确的验证码并提交表单。
服务器端会对用户输入的验证码进行验证，并与生成的验证码进行比对。
如果用户输入的验证码与生成的验证码一致，则验证通过；否则验证失败。
captcha.image验证码的实现方式有多种，其中一种常见的方法是使用图像处理库和机器学习算法。
图像处理库可以用于生成和优化验证码图片，而机器学习算法则可以用于训练模型，以便自动识别验证码图片中的字符和数字。
此外，还可以使用其他技术，如哈希算法和加密技术来保护验证码图片的安全性。
四、优化与挑战captcha.image验证码虽然具有一定的安全性和有效性，但在实际应用中仍存在一些挑战和优化空间：1.验证码图片的复杂性和难以识别程度需要适度平衡，否则可能导致用户体验下降。
字母验证码识别
基于标准库对比法的验证码识别系统摘要：本文对学校教务网的验证码进行分析和处理，建立了一套有效的验证码识别系统。
首先我们从教务网获取了大量的验证码图像作为研究素材，而后对图像进行了一系列的预处理：彩色RGB图像的灰度化、灰度图像的二值化以及图像去燥。
通过预处理，验证码图像的清晰度大幅提升。
再根据题中图像的特点设计字符分割的算法，将处理后的图像分割为单个字符，从而避免识别过程中出现的字符信息不完备等缺陷。
之后提取出26个字母的像素点矩阵，并建立字符识别的标准库。
识别过程中，将待识别的验证码图像分割为单个字母的像素点矩阵，通过标准库对比法，识别出其对应的验证码字符，识别率超过75%。
关键词：验证码识别、字符分割、标准库对比法、matlab1、问题重述随着计算机网络的快速发展，用户信息与用户数据的安全性渐渐成为人们关注的焦点。
为了防止网络黑客恶意破解密码、论坛灌水、非法入侵用户计算机系统等行为，大多数网站现采用验证码技术维护网络安全。
学校教务网也不例外，其验证码均由四个大写字母组成（示例如下图所示），以此保障用户数据的安全。
图1-1请查阅相关资料和数据，建立数学模型并编写程序，建立一套教务网验证码识别系统。
2、问题分析本题要求建立一套教务网验证码的识别系统。
首先我们要从学校教务网获取大量验证码图像，对图像进行预处理，即图像灰度化、图像二值化和图像去噪；再将验证码图像分割为一系列的单个字符，得到每个字母的像素点矩阵，建立26个字母的标准库；最后把待识别的验证码图像分割为单个字母，通过与标准库的对比进行字符识别，从而得到验证码图像中的对应字母。
3、符号说明4、问题假设4.1 假设收集的图像素材具有充分的代表性。
4.2 假设验证码图像中的各字符互不粘连。
5、模型的建立与求解5.1 验证码图像的预处理为了消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而提高图像分割、匹配和识别的可靠性，我们将验证码图像进行预处理操作，即灰度化、二值化、去除噪点。
快速添写验证码的方法
快速添写验证码的方法快速添写验证码是一种快速验证身份的方法，通常用于在网站、应用或其他平台进行注册、登录、重置密码等操作时使用。
验证码一般由字母、数字或其他特殊字符组成，以提高安全性和防止机器暴力破解。
以下是一些快速添写验证码的方法：1. 集中注意力：当收到验证码时，我们应当集中注意力，确保不会分心或受到其他干扰。
找一个安静的环境，避免嘈杂和干扰，帮助我们更快地添写验证码。
2. 复制粘贴：对于数字和字母组合的验证码，可以使用复制粘贴的方法快速添写。
将验证码复制到剪贴板，然后粘贴到相应的文本框中，可以避免输错或漏掉字符的情况。
3. 口诀或规律：对于反复出现的验证码，可以使用口诀或规律帮助记忆。
例如，可以将数字或字母按照一定的规律进行编排，例如按照字母表顺序或数字的递增顺序进行排列，这样可以迅速记忆和输入。
4. 图像验证码识别：有些验证码是以图片形式呈现的，这时可以使用图像验证码识别工具来快速识别并填写。
通过将验证码图片上传至相应的识别工具，工具可以自动识别验证码，并将结果填写到相应的文本框中。
5. 键盘快捷键：对于常用的验证码输入，可以事先设置一些键盘快捷键来快速输入。
例如，可以设置一个特殊的组合键，当按下该组合键时，系统会自动填写常用的验证码。
6. 打字速度：提高打字速度是快速填写验证码的关键之一。
通过练习打字速度，提高手指的反应和击键速度，可以更快地输入验证码。
7. 自动填充工具：对于频繁填写验证码的情况，可以使用自动填充工具来快速添写。
这些工具可以保存和管理多个账户的验证码，并在需要时自动填充。
需要注意的是，在填写验证码时不可随意猜测或试错，否则可能会导致账户被锁定或其他问题。
如果忘记了验证码或遇到问题，应及时与网站、应用或平台的客服联系，并按照其指示进行操作。
总之，快速添写验证码的关键在于集中注意力、利用复制粘贴、记忆口诀或规律、使用图像验证码识别工具、设定快捷键、提高打字速度和使用自动填充工具等方法。
google 验证码原理
google 验证码原理Google验证码原理随着互联网的发展和普及，我们在使用各种网站和应用程序时，经常会遇到需要进行验证码识别的情况。
验证码是一种通过识别人类用户和机器自动程序的一种技术手段。
Google验证码是Google公司开发的一种应用广泛的验证码机制，下面将介绍Google验证码的原理和工作方式。
一、Google验证码的基本原理Google验证码的基本原理是通过将用户与机器进行区分，保护网站免受恶意攻击，如注册机、爬虫程序等。
它主要采用了两种验证码机制，即图片验证码和二次验证码。
1. 图片验证码图片验证码的基本原理是通过展示给用户一张包含数字、字母或图像的图片，并要求用户在输入框内正确输入图片中的内容。
这样做的目的是通过图片中的特殊形状、颜色和字体等特征，来使人类可以轻松识别图片，以区别于机器无法准确理解图片信息的特点。
2. 二次验证码二次验证码则是在用户通过图片验证码识别后，再弹出一道文字题目，要求用户正确回答该问题。
这类问题往往需要有一定的智力才能解答，比如简单的数学计算、选择正确的单词等。
这样做的目的是进一步区分人类用户和机器程序，提高验证码的安全性。
二、Google验证码的工作流程Google验证码的工作流程主要包括以下几个步骤：生成验证码、展示给用户、用户输入识别、验证结果判断。
1. 生成验证码生成验证码是指根据一定的算法和规则，将数字、字母或者图像等内容生成为一张图片，同时生成相应的识别问题。
这一步骤是基于计算机科学技术的，通常由专门的验证码生成算法实现。
2. 展示给用户将生成的验证码以某种方式展示给用户，通常是在用户登录或者注册页面的合适位置显示。
这个过程通常会使用HTML、JavaScript等技术实现，在网站的前端页面上嵌入验证码图片和识别问题。
3. 用户输入识别用户在看到验证码后，需要在相应的输入框内正确输入验证码的内容。
用户通常需要仔细观察并辨认出验证码的各个特征，然后再根据题目回答正确的问题，以通过验证过程。
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一、数字图像处理基础
一幅图像可以定义为一个二维数组f(x,y)，这里x，y是空间坐标，而在任何一对空间坐标(x,y)上的幅值f称为该点图像的强度或灰度。
当x，y和幅值f为有限的、离散的数值时，称该图像为数字图像。
自然界呈现在人眼中的图像是连续的模拟信号，在计算机处理前，必须用图像传感器把光信号转换为表示亮度的电信号，再通过取样和量化得到一副数字图像。
取样是对图像在坐标上进行离散化的过程，每一个取样点称为一个像素。
量化是对图像灰度上的离散化过程。
取样后将得到M*N个像素，每个像素量化得到一个灰度值L，以L表示灰度值的允许取值范围，则数字图像存储需要的比特数b可以表示为：
图像的灰度值取值范围被称为图像的动态范围。
把占有灰度级全部有效段的图像称为高动态范围图像，高动态范围图像有较高的对比度。
相反，地动态范围的图像看上去是冲淡了的灰暗格调。
二、图像的预处理：
主要是对图像进行灰度化、二值化、抑噪（滤波）等技术。
1、图像的灰度化
RGB系统中一个颜色值由3个分量组成，这样的图像称为彩色图像，RGB系统称为颜色空间模型。
常见的颜色空间模型还有HSI、CMYK 等。
如果一幅图像的颜色空间是一维的（一个颜色值只有一个颜色分
量），则这幅图像就是一副灰度图。
在位图图像中，一般以R=G=B来显示灰度图像。
图 1 原始图片
常用的灰度化方法有以下三种：
(2.1)
(2.2)
(2.3)
其中，公式（2.1）的方法来源于I色彩空间中I分量的计算公式，公式（2.2）来源于NTSC色彩空间中Y分量的计算公式。
公式（2.3）是基于采用保留最小亮度（黑色）的方法。
图 2 用公式2.2灰度化后的图片
RGB彩色图像可以看成是由3副单色的灰度图像构成的，可以直
接取RGB通道中的任一个通道得到灰度化图像，如，前提是图像中目标像素的亮度信息主要分布在B通道上，否则灰度化结果将是亮度信息的大量丢失。
灰度图像又叫亮度图像，由归一化的取值表示亮度，最大取值表示白色，最小取值表示黑色。
以P(x,y)表示图像中一个点，x、y分别是图像的横坐标和纵坐标，R(x,y)表示R通道的颜色分量，G(x,y)表示G通道的颜色分量，B(x,y)表示B通道的颜色分量。
点P(x,y)的亮度值用L(x,y)表示。
彩色图像的亮度没有严格的定义和计算公式，一般用公式（2.1）来计算，我们记作L1(x,y)。
同样的用公式（2.2）计算的亮度值记作L2(x,y)，用公式（2.3）计算的亮度值记作L3(x,y)。
可以证明：
（2.4）
（2.5）公式（2.1）取RGB通道的平均值，得到的图像相对比较柔和，同时也缩小了目标和背景的平均亮度差，不利于后续的阀值处理。
公式（2.2）考虑了人眼对绿色的适应度最强，蓝色次之，红色最差。
在处理绿色调和蓝色调的验证码图像时，公式（2.2）的效果令人满意，但在处理红色调的图像时，因为公式中红色的权值很小，灰度化后目标像素和背景像素的亮度差值被严重缩小，效果还不如公式（2.1）。
公式（2.3）基于一个前提，那就是有限保留目标像素的亮度信息，利于后续的阀值分割。
需要说明的是，要根据图像灰度化的目的不同，原图色彩特征的不同，选择合适的灰度化方法。
2、图像的二值化
一般24位RGB图像的灰度图是8位256个灰度级的，如果把这个灰度级减少到1位2个灰度级，就得到一副二值图，二值图像中的
数据全部是0或1。
图 3 二值化后图像
三、字符分割：
字符分割包括从验证码图像中分割出字符区域和把字符区域划分成单个字符两个部分。
如果采用统计特征匹配以及神经网络法识别，必须要先分割出单个的字符。
简单的分割方法包括等距分割、积分投影分割、交叉点分割、求连通区等。
其中，粘连字符的分割是一个难点，复杂的粘连情况下分割比较困难，是一个硬人工智能问题。
四、字符识别
字符识别就是把处理后的图片还原回字符文本的过程。
可以分成基于字符分割的识别（包括采用神经网络、SVM、各种统计距离的识别法）和模板匹配法识别。
字符识别的常用做法是：先获取该字符的特征码，然后使用各种分类算法将对该特征码进行分类，将其打上相应的类标签。
分类模型的训练，是对字符库中的每个字符进行特征化处理，得到每个字符的特征码，该字符的标签就是该字符本身，利用特征码加上字符的标签对字符库中的所有数据进行训练，得到相应的分类模型。
当然，得到了待识别字符的特征码后，也可以使用相似性度量和
字符库中的字符的特征码进行比较，将该字符识别为与其特征码相似性最高的字符。
现在的问题就集中在如何获取字符的特征码。
文章[2]中介绍了一种简单的获取特征码的方法：
对于二值化后的图像进行分割，分割出来的图像是一个个的字符，如下图所示：
图 4 对图像进行分割，确定每个图像的边界在每个字符的边界内，按行（或列）扫描该图片，检测其中的每个像素点，如果像素为白色则为0，如果像素为黑色则为1，将这些0和1连起来组成的字符串就构成了该字符图片的特征码。