基于Python语言和支持向量机的字符验证码识别

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python 登录识别验证码算法-概述说明以及解释

python 登录识别验证码算法-概述说明以及解释1. 引言1.1 概述验证码（Captcha）是一种用于识别用户是否为机器人的技术。

它通常通过在登录、注册或其他需要验证身份的页面上展示一串随机生成的字符或图像，要求用户正确输入或点击相关对象，以证明自己是真实的用户。

验证码的存在旨在防止自动化程序或恶意黑客攻击，保护网站和用户的安全。

在当前互联网的发展背景下，登录系统的验证码已经成为很多网站必备的安全措施之一。

然而，由于验证码的人工智能性质，很多传统的自动化操作和爬虫程序无法绕过验证码的阻拦，从而给网站的自动运营和数据采集带来了一定的困难。

因此，开发一种高效、准确的Python验证码识别算法成为了迫切需求。

本文将着重研究基于Python的验证码识别算法，探究其识别原理和应用方法。

首先，我们将详细介绍验证码的概念和其在用户身份验证中的重要性。

随后，我们将调研现有的验证码识别算法，分析其优缺点和应用场景。

最后，我们将重点讨论基于Python的验证码识别算法的研究，探索其在实际应用中的可行性和效果。

通过本文的阅读，读者将能够全面了解到验证码识别算法在Python 中的实现方式，为解决网站登录阻碍和数据采集问题提供了一种切实可行的解决方案。

同时，本文也可作为对验证码算法感兴趣的读者的参考，为他们进一步深入学习和研究验证码识别领域提供了一个起点。

1.2 文章结构本文主要分为以下几个部分来介绍Python登录识别验证码算法。

第一部分是引言，通过概述、文章结构和目的三个小节来介绍本文要阐述的内容。

第二部分是正文，其中包括验证码的概念和Python登录识别验证码的重要性两个小节。

在验证码的概念部分，将介绍验证码的定义、作用和常见类型等内容，为读者提供对验证码的基本了解。

在Python登录识别验证码的重要性部分，将探讨验证码在登录系统中的重要性，并介绍为何有必要使用Python来实现验证码识别算法。

第三部分是结论，包含现有的验证码识别算法和基于Python的验证码识别算法研究两个小节。

python 本地识别验证码代码

识别验证码通常是一个复杂的过程，因为验证码通常被设计成能够区分计算机程序和人类用户。

然而，有一些验证码可能相对容易通过机器学习或深度学习模型来识别。

下面是一个基本的例子，它使用Python的opencv库来识别验证码。

这个例子仅仅是一个简单的演示，并不能处理所有类型的验证码。

```pythonimport cv2import numpy as np# 读取图片img = cv2.imread('captcha.png', 0)# 二值化处理_, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 查找轮廓contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 遍历轮廓，尝试匹配每个字符for contour in contours:# 计算轮廓的边界框x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)# 提取字符图像char_img = img[y:y+h, x:x+w]# 尝试识别字符# 这里我们只是简单地将其转换为灰度图像并查找边界框gray = cv2.cvtColor(char_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)if len(contours) > 0:# 如果找到轮廓，假设字符是字母或数字char = ''for cnt in contours:if cv2.contourArea(cnt) > 50:char = 'a' + str(len(char))else:char = '0' + str(len(char))print(char)```这个代码假设每个字符都是一个简单的形状，并且可以通过查找轮廓来识别。

基于Python的简单验证码识别

基于Python的简单验证码识别摘要：验证码在⽹络安全⽅⾯发挥着关键作⽤，验证码的主要⽬的是区分⼈类和计算机，⽤来防⽌⾃动化脚本对⽹站的⼀些恶意⾏为。

⽬前绝⼤多数⽹站都利⽤验证码来阻⽌恶意脚本程序的⼊侵。

验证码经过图像的预处理字符分割，匹配识别等步骤来完成对字符验证的处理，后进过特征提取与匹配等操作完成对⼀个验证码的识别。

本⽂选取了⼀个⽹站进⾏⽹站登录的验证码识别，识别结果取得了预期的效果，较好的识别出了验证码。

关键字：验证码；图像识别；Python；预处理Abstrat：CAPTCHA plays a key role in network security, The main purpose of the CAPTCHA is to differentiate between humans and computers, to prevent some malicious behavior from automating scripts on the site. At present, most websites use Authenticode to prevent the intrusion of malicious script programs. The verification code passes the preprocessing character segmentation of the image, the matching recognition and so on completes the processing to the character verification, the backward feature extraction and the matching operation completes to the verification code recognition. In this paper, a website is selected to identify the verification code, the result obtained the expected results, a better identification of the verification code.Key words：CAPTCHA; Image recognition; Python; Pretreatment;0.引⾔验证码是⽬前互联⽹上⼀种⾮常重要⾮常常见的安全识别技术，先引⽤⼀段来⾃wiki的关于验证码的描述：“全⾃动区分计算机和⼈类的公开图灵测试（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart，简称CAPTCHA）[1]，俗称验证码，是⼀种区分⽤户是计算机和⼈的公共⾃动程序。

python识别验证码——一般的数字加字母验证码识别

python识别验证码——⼀般的数字加字母验证码识别1、验证码的识别是有针对性的，不同的系统、应⽤的验证码区别有⼤有⼩，只要处理好图⽚，利⽤好pytesseract，⼀般的验证码都可以识别2、我在识别验证码的路上⾛了很多弯路，重点应该放在怎么把图⽚处理成这个样⼦，⽅便pytesseract的识别，以提⾼成功率3、原图为：思想过程：①不要盲⽬的去直接⽤代码识别，识别不出来就怀疑代码有问题或者pytesseract不好⽤：先将验证码⽤图⽚处理⼯具处理，⼀步步得到理想图⽚，记住处理过程，将处理后的图⽚直接⽤pytesseract识别，代码如下：# -*- coding: UTF-8 -*-、import Imageimport pytesseractim = Image.open('31.png')aa = pytesseract.image_to_string(out)print aa②确定图⽚可以识别后，开始⽤代码复现你的图⽚处理过程# -*- coding: UTF-8 -*_from PIL import Imagefrom pytesseract import *import PIL.ImageOpsdef initTable(threshold=140):table = []for i in range(256):if i < threshold:table.append(0)else:table.append(1)return tableim = Image.open('31.png')#图⽚的处理过程im = im.convert('L')binaryImage = im.point(initTable(), '1')im1 = binaryImage.convert('L')im2 = PIL.ImageOps.invert(im1)im3 = im2.convert('1')im4 = im3.convert('L')#将图⽚中字符裁剪保留box = (30,10,90,28)region = im4.crop(box)#将图⽚字符放⼤out = region.resize((120,38))asd = pytesseract.image_to_string(out)print asdprint (out.show())先将图⽚转换为L模式然后去噪反转颜⾊将重要部分裁剪放⼤输出结果：。

python识别计算验证码流程

python识别计算验证码流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

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Python网络爬虫的验证码识别与破解方法

Python网络爬虫的验证码识别与破解方法网络爬虫是一种用于自动获取网页信息的程序，它可以在互联网上自动化地浏览网页、抓取数据等。

然而，在进行网络爬取时，我们经常会遇到验证码的问题，这给爬虫程序带来了困扰。

本文将介绍基于Python的网络爬虫的验证码识别与破解方法。

一、验证码的作用与种类验证码（CAPTCHA）是为了区分人类用户和计算机程序的一种技术手段。

它目的在于阻止自动化程序（如爬虫）对网站进行恶意攻击，保障网站的安全性。

常见的验证码类型包括数字验证码、字母验证码、混合验证码、中文验证码等。

二、验证码识别的原理验证码识别是指通过计算机程序自动识别并破解验证码的过程。

常用的验证码识别方法包括图像处理与模式识别两部分内容。

图像处理主要用于降噪、二值化、分割等预处理操作，以便提取验证码中的有效信息。

模式识别则使用机器学习算法，通过训练模型来对验证码进行分类和识别。

三、验证码识别的Python库Python提供了许多强大的图像处理和机器学习库，为验证码识别提供了便捷的解决方案。

以下是常用的Python库：1. PIL（Python Imaging Library）：用于图像预处理、特征提取等操作。

2. OpenCV（Open Source Computer Vision）：提供了丰富的图像处理函数和工具。

3. Scikit-learn：用于机器学习任务，提供了常见的分类算法和模型评估方法。

4. TensorFlow：深度学习框架，可以应用于验证码的识别和破解。

5. Keras：基于TensorFlow的高级神经网络库，可以快速搭建验证码识别模型。

四、验证码识别与破解方法基于以上提到的Python库，我们可以采用以下方法来识别和破解验证码：1. 图像预处理：使用PIL和OpenCV库进行验证码图像的读取、降噪、二值化、分割等预处理操作。

2. 特征提取与选择：通过特征工程技术，提取验证码图像中的有效特征，如轮廓、颜色、形状等。

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现

字符型图⽚验证码识别完整过程及Python实现字符型图⽚验证码识别完整过程及Python实现1 摘要验证码是⽬前互联⽹上⾮常常见也是⾮常重要的⼀个事物，充当着很多系统的防⽕墙功能，但是随时OCR技术的发展，验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻。

本⽂介绍了⼀套字符验证码识别的完整流程，对于验证码安全和OCR识别技术都有⼀定的借鉴意义。

⽂章更新：2017-09-20本⽂的基于传统的机器学习SVM的源码共享：介绍⽂章：https:///zhengwh/captcha-svm然后经过了⼀年的时间，笔者⼜研究和get到了⼀种更强⼤的基于CNN卷积神经⽹络的直接端到端的验证识别技术（⽂章不是我的，然后我把源码整理了下，介绍和源码在这⾥⾯）：⽂章介绍：2 关键词关键词：安全,字符图⽚,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL3 免责声明本⽂研究所⽤素材来⾃于某旧Web框架的⽹站完全对外公开的公共图⽚资源。

本⽂只做了该⽹站对外公开的公共图⽚资源进⾏了爬取，并未越权做任何多余操作。

本⽂在书写相关报告的时候已经隐去漏洞⽹站的⾝份信息。

本⽂作者已经通知⽹站相关⼈员此系统漏洞，并积极向新系统转移。

本报告的主要⽬的也仅是⽤于 OCR交流学习和引起⼤家对验证安全的警觉。

4 引⾔关于验证码的⾮技术部分的介绍，可以参考以前写的⼀篇科普类的⽂章：/beer/p/4996833.html⾥⾯对验证码的种类，使⽤场景，作⽤，主要的识别技术等等进⾏了讲解，然⽽并没有涉及到任何技术内容。

本章内容则作为它的技术补充来给出相应的识别的解决⽅案，让读者对验证码的功能及安全性问题有更深刻的认识。

5 基本⼯具要达到本⽂的⽬的，只需要简单的编程知识即可，因为现在的机器学习领域的蓬勃发展，已经有很多封装好的开源解决⽅案来进⾏机器学习。

普通程序员已经不需要了解复杂的数学原理，即可以实现对这些⼯具的应⽤了。

主要开发环境：python3.5python SDK版本PIL图⽚处理库libsvm开源的svm机器学习库关于环境的安装，不是本⽂的重点，故略去。

python验证码识别示例（一）某个网站验证码识别

python验证码识别⽰例（⼀）某个⽹站验证码识别某个招聘⽹站的验证码识别，过程如下⼀：原始验证码：⼆：⾸先对验证码进⾏分析，该验证码的数字颜⾊有变化，这个就是识别这个验证码遇到的⽐较难的问题，解决⽅法是使⽤PIL 中的 getpixel ⽅法进⾏变⾊处理，统⼀把⾮⿊⾊的像素点变成⿊⾊变⾊后的图⽚三：通过观察，发现该验证码有折线，需要对图⽚进⾏降噪处理。

降噪后的图⽚四：识别：这⾥只是简单的使⽤ pytesseract 模块进⾏识别识别结果如下：总共⼗⼀个验证码，识别出来了9个，综合识别率是百分之⼋⼗。

总结：验证码识别只是简单调⽤了⼀下Python的第三⽅库，本验证码的识别难点如何给带颜⾊的数字变⾊。

下⾯是代码：⼆值化变⾊：#-*-coding:utf-8-*-from PIL import Imagedef test(path):img=Image.open(path)w,h=img.sizefor x in range(w):for y in range(h):r,g,b=img.getpixel((x,y))if 190<=r<=255 and 170<=g<=255 and 0<=b<=140:img.putpixel((x,y),(0,0,0))if 0<=r<=90 and 210<=g<=255 and 0<=b<=90:img.putpixel((x,y),(0,0,0))img=img.convert('L').point([0]*150+[1]*(256-150),'1')return imgfor i in range(1,13):path = str(i) + '.jpg'im = test(path)path = path.replace('jpg','png')im.save(path)⼆：降噪#-*-coding:utf-8-*-# coding:utf-8import sys, osfrom 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)] = 1else:t2val[(x, y)] = 0# 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)] = 1t2val[(image.size[0] - 1, image.size[1] - 1)] = 1for x in xrange(1, image.size[0] - 1):for y in xrange(1, image.size[1] - 1):nearDots = 0L = t2val[(x, y)]if L == t2val[(x - 1, y - 1)]:nearDots += 1if L == t2val[(x - 1, y)]:nearDots += 1if L == t2val[(x - 1, y + 1)]:nearDots += 1if L == t2val[(x, y - 1)]:nearDots += 1if L == t2val[(x, y + 1)]:nearDots += 1if L == t2val[(x + 1, y - 1)]:nearDots += 1if L == t2val[(x + 1, y)]:nearDots += 1if L == t2val[(x + 1, y + 1)]:nearDots += 1if nearDots < N:t2val[(x, y)] = 1def 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)for i in range(1,12):path = str(i) + ".png"image = Image.open(path).convert("L")twoValue(image, 100)clearNoise(image, 3, 2)path1 = str(i) + ".jpeg"saveImage(path1, image.size)三：识别#-*-coding:utf-8-*-from PIL import Imageimport pytesseractdef recognize_captcha(img_path):im = Image.open(img_path)# threshold = 140# table = []# for i in range(256):# if i < threshold:# table.append(0)# else:# table.append(1)## out = im.point(table, '1')num = pytesseract.image_to_string(im)return numif__name__ == '__main__':for i in range(1, 12):img_path = str(i) + ".jpeg"res = recognize_captcha(img_path) strs = res.split("\n")if len(strs) >=1:print (strs[0])。

Python爬虫中的验证码识别技术

Python爬虫中的验证码识别技术Python爬虫是一种强大的工具，可以用于从网页中获取数据。

然而，在实际的爬取过程中，有时会遇到验证码的问题。

验证码是一种用于区分人类用户和机器程序的技术，它通过向用户展示一些随机生成的字符或图像，并要求用户输入正确的答案。

验证码的存在给爬虫带来了困难，因为爬虫通常无法识别验证码，导致无法完成自动化的操作。

为了解决这个问题，我们可以使用验证码识别技术来让爬虫自动识别并输入正确的验证码。

验证码识别技术是指通过计算机程序自动识别验证码的方法。

在Python爬虫中，有多种验证码识别技术可供选择，下面我将介绍几种常用的方法。

一、图像处理与机器学习1. 图像处理首先，我们需要对验证码图像进行预处理。

这包括图像的灰度化、二值化、降噪等操作。

通过这些处理，我们可以将验证码图像转换为更容易处理的形式。

2. 特征提取接下来，我们需要提取验证码图像的特征。

常用的特征提取方法有边缘检测、数学形态学、块特征法等。

这些方法可以从图像中提取出与验证码内容相关的特征。

3. 机器学习提取完特征后，我们可以使用机器学习算法来训练模型。

常用的机器学习算法有支持向量机（SVM）、决策树、卷积神经网络（CNN）等。

通过将提取的特征作为输入，将验证码的正确答案作为标签，我们可以训练一个模型来自动识别验证码。

二、第三方库除了使用图像处理与机器学习技术，我们还可以使用第三方库来简化验证码识别的过程。

1. pytesseractpytesseract是一个优秀的OCR库，可以识别包括验证码在内的各种图像中的文本。

借助pytesseract，我们只需要将验证码图像传入库中，即可获得识别结果。

2. pillowpillow是Python中一个功能强大的图像处理库，它提供了对图像的各种操作和处理方法。

我们可以使用pillow来进行验证码图像的各种处理，例如裁剪、旋转、缩放等。

三、验证码接口平台除了自己进行验证码识别技术的开发，我们还可以使用一些验证码接口平台来实现自动识别。

python 验证码识别算式

python 验证码识别算式以下是一个使用`Python`和`Tesseract`库进行验证码识别的代码示例：```pythonfrom PIL import Imageimport pytesseractdef images_to_string(index):# 导入图片，抓取的时候可以直接获取 io 流img1 = Image.open(f'{index} ({str(index)}+).png')# 获取图片的长宽w, h = img1.sizeprint('Original image size: %sx%s' % (w, h))# 因为是 PNG 图片，像素不是直接以 RGB 保存的，PNG 的每个像素里还有透明度 # 我们不需要处理透明度，tesseract 对于白色和不透明的识别是一样的，这里就转成 RGB# 如果图片是 jpg 的，可以直接使用，不需要 convertimg1rbg = img1.convert('RGB')# 读取全部的像素数据src_strlist = img1rbg.load()# 获取主干颜色data = src_strlist(80, 23)print(data)# 双层循环开始替换全部的像素点颜色for x in range(0, w):for y in range(0, h):# 判断当前点颜色是否等于主干颜色co = src_strlist(x, y)if co != data:src_strlist(x, y) = (245, 245, 255)# 直接调用内存里的 PIL image 对象进行图片识别text = pytesseract.image_to_string(img1rbg)text = text.replace(" ", " ").replace("\r\n", " ").replace(" ", " ").replace("\r", " ").replace("\n", " ")# 打印结果print(text)# 保存图片img1rbg.save(text + '.png')if __name__ == '__main__':for i in range(1, 21):images_to_string(i)```上述代码首先从`index`文件夹中导入一张验证码图片并对图片进行一系列处理，最后对图片中的算式进行识别并输出结果。

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应用研究
㈧
船
基于Ｐｙｔｈｏｎ语言和支持向量机的字符验证码识别
杨雄
（福州大学至诚学院，福建福州３５０００２）
摘要：验证码的主要目的是区分人类和计算机，用来防止自动化脚本程序对网站的一些恶意行为，目前绝大部分网站都利用验证码来阻止恶意脚本程序的入侵。本文以某高校教务系统的字符验证码作为研究对象，利用图像处理的方法，对验证码图像进行二值化、去离散噪声、字符分割、归一化、特征提取、训练和字符识别等过程实现了验证码识别，并使用Ｐｙｔｈｏｎ｛￣＂言实现。最后在分析识别结果的基础上，从验证码识别的角度提出生成更加安全验证码的一些建议。
采用了字符图像验证码。
采用全局固定阈值法嘲选取阈值，然后再对验证码图像进行二值
支持向量机（ｓ ⅦｖＩ）是在统计学习的ＶＣ维理论和结构风险最化处理。设原始灰度图像ｔｔ￣－（ｘ，ｙ ’ ，二值化处理后的图像为ｇ（ｘ，Ｙ），则二小化（ＳｔｒｕｃｔｕｒｅＲｉｓｋＭｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ｓＲＭ）原理基础上，发展起来
但随着网络技术的发展，最初的字符图像验证码已经不能够完全保障网络的安全，为了评估这类验证码的安全性，需要从识别角度进行研究。因此，本文以某高校教务系统使用的验证码作为识别对象，提出一种基于ＳＶＭ的验证码识别算法，使用Ｐｙｔｈｏｎ的图像处理库和ｓ Ⅶ以机器学习库来实现验证码识别程序，根据识别率来评估
网站的安全性，从而提出一些改进意见。
敬图１初始验证码
２验证码预处理为了防止计算机自动化脚本的攻击，字符图像验证码往往由服
务器产生随机字符序列后再加入一些干扰因素使计算机难以识别。本文将要识别的验证码示例如图ｌ所示。
社区恶意发帖等。验证码（ＣＣＨＡ）是“ ＣｏｍｐｌｅｔｅｌｙＡｕｔｏｍａｔｅｄＰｕｂｌｉｃＴｕｒｉｎｇ
２．１二值化
图像的二值化处理就是将图像上的点的像素值设置为０或
５５，使图像的集合性质只与像素值为０或２５５的点的位置有关。ｔｅｓｔｔｏｔｅｌｌＣｏｍｐｕｔｅｒｓａｎｄＨｕｍａｎｓＡｐａｒｔ ” （全自动区分计算机２其像素和人类的图灵测试）的缩，是能够区分用户是人还是计算机的公将图像中所有小于阀值的像素被判定为属于字符区域，，而大于或等于阀值的像素被排除在字符区域以外，像共自动化程序，该程序提出的问题由计算机生成并评判，但必须只值设为０
关键词：支持向量机（ＳＶＭ）；验证码；Ｐｙｔｈｏｎ｛￣言中图分类号：ＴＰ３文献标识码：Ａ文章编号：１００７．９４１６（２０１７）０４－００７２．０３
பைடு நூலகம்
１引育
可以看到，该类验证码加入的干扰因素主要是点线干扰噪声，
５５。对图像验证码进行二值化处理的关键是阈值的选有人类才能回答。由于计算机无法解答验证码的问题，所以可以认素值设为２二值化处理【４１选取阈值方法很多，经过实验比较，本文为能够回答出问题的用户就是人类。目前大部分学校的教务系统都择与确定。
收稿日期：２０１７ —０４ —０６
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图２经过二值化的验证码
作者简介：杨雄（１９８６，男，福建莆田人，硕士，工程师，研究方向：嵌入式应用和云计算。
ｇｙ）＝
式中ｒ（ｘ，ｙ）是原始图像坐标为（ｘ，ｙ）的点的像素值，ｇ（ｘ，ｙ）是二值化处理后的该点的像素值，Ｏ表示黑点，２５５表示白色。在实际的处理系统中，进行图像二值化处理的关键是要确定合适的阈值，使得
ＢＢ獬Ｂ
因此，在进行验证码识别前，需要对验证随着互联网的迅速发展和应用，网络为我们提供了越来越多的其加大了图像识别的难度。码图像进行预处理，步骤包括二值化、去除离散噪声、字符分割和尺资源，也为我们的生活和工作提供了极大的便利，但同时也带来了
大量的互联网安全问题，比如刷票、用户批量注册、密码暴力破解、寸归一化。
的一种全新的机器学习算法脚。该算法在解决小样本、非线性及高维值化过程可表示为：
模式识别中有许多特有的优势。支持向量机根据其求解问题的不同分为支持向量分类机和支持向量回归机两种类型。本文提出的验证
码识别算法是基于Ｃ－ＳＶＣ的支持向量分类机＿３Ｊ。
应用研究
字符与背景能够分享开来，而且结果图像必须具备良好的保形性，
２．４尺寸归一化
不能够丢掉原来有用的信息，不产生额外的空缺等。通过实验，采用固定阈值８Ｏ能够得到较完美的效果。使用Ｐｙｔｈｏｎ语言实现的主要步骤包括：将ＲＧＢ彩图转为灰度图和将灰度图，再按照设定阈值转化为二值图。二值化后的验证码示例如图２所示，基本将背景噪声去除了。２．２去除离散噪声经过二值化处理后，验证码图像还存在或多或少的离散噪声，尤其在字符周围。本文消除验证码字符周围离散噪声采用的是连通域去噪法：当发现一个像素值为Ｏ的点时，记为：Ａ，统计点Ａ周边九宫格里的像素值同样为０的像素点数量，记为：Ｓｕｍ（ａ），如￣Ｓｕｍ（Ａ）