图像处理（验证码识别）程序

资 源 简 介

图像处理（验证码识别）程序

详 情 说 明

验证码识别是计算机视觉中一个经典问题，主要目标是破解包含扭曲文本、干扰线等干扰元素的验证码图像。典型处理流程包含以下关键步骤：

首先是图像预处理阶段。原始验证码通常带有噪点、背景干扰或颜色干扰，需要通过灰度化、二值化、降噪等手段突出文本特征。例如采用自适应阈值处理消除光照不均，使用中值滤波器去除椒盐噪声。

然后进入字符分割环节。针对粘连字符可能采用投影法分析像素分布特征，寻找垂直方向的最小间隙作为分割点。对于旋转变形的字符，可能需要先进行倾斜校正后再分割。

核心识别阶段存在两种主流方案：传统OCR方法依赖特征提取（如投影直方图、网格特征）与模板匹配；现代方案常采用CNN等深度学习模型，通过大量标注数据训练得到端到端的识别能力。后者对复杂变形验证码有更好的鲁棒性。

实际工程中还需要处理动态干扰，比如通过帧差法分析动态验证码的文本稳定区域。最终系统应具备扩展性，当验证码更新样式时可快速调整预处理策略或重新训练模型。这个领域持续存在攻防对抗，推动着图像处理与机器学习技术的创新应用。