基于matlab的简单数字验证码识别系统 【验证码识别】计算机视觉数字图像处理含GUI界面。 步骤图像降噪二值化定位数字分割合并字符识别。 功能可识别简单的数字验证码图片支持图片中有多张验证码的共同识别。 代码结构清晰含有注释运算速度快可扩展。 包远程调试第063期最近在折腾数字验证码识别用MATLAB撸了个能处理简单场景的验证码识别系统。这玩意儿虽然不能破解复杂验证码但对付教务系统那种四位数验证码绰绰有余。先晒个处理效果加载验证码图片后自动输出识别结果还能同时处理多张验证码同框的情况。先来个预处理全家桶。验证码图片常见的噪点、粘连、扭曲三大难题咱们用中值滤波形态学操作开刀。实测下面这个组合拳效果不错% 降噪三板斧 gray_img rgb2gray(orig_img); % 转灰度 med_filter medfilt2(gray_img,[3 3]); % 中值滤波去椒盐噪点 bin_img imbinarize(med_filter,adaptive,Sensitivity,0.7); % 自适应二值化 clean_img bwareaopen(bin_img,20); % 去除小面积噪点这段代码里有个坑——自适应二值化的敏感度参数得根据验证码颜色深浅调整。试过用大津法自动阈值但遇到渐变背景直接翻车最后还是换成手动调参。定位数字是关键难点。垂直投影法适合字符间距大的情况但遇到字符粘连就gg。这里改用连通域分析法% 连通域定位 cc bwconncomp(clean_img); stats regionprops(cc,BoundingBox,Area); valid_boxes []; for k 1:length(stats) if stats(k).Area 30 % 过滤噪点 box stats(k).BoundingBox; % 合并横向重叠区域处理字符断裂 if ~isempty(valid_boxes) box(1) (valid_boxes(end,1)valid_boxes(end,3)) valid_boxes(end,3) box(1)box(3)-valid_boxes(end,1); else valid_boxes [valid_boxes; box]; end end end这个合并逻辑能解决数字中间断裂的情况。比如数字8可能被误分成上下两部分通过判断包围盒的横向重叠进行合并。不过要注意合并阈值设太大可能把相邻数字错误合并。基于matlab的简单数字验证码识别系统 【验证码识别】计算机视觉数字图像处理含GUI界面。 步骤图像降噪二值化定位数字分割合并字符识别。 功能可识别简单的数字验证码图片支持图片中有多张验证码的共同识别。 代码结构清晰含有注释运算速度快可扩展。 包远程调试第063期识别部分采用模板匹配特征值双校验。虽然CNN更强大但传统方法速度快啊先准备0-9的标准模板% 加载数字模板 templates cell(10,1); for i 0:9 templates{i1} imresize(imread([template/,num2str(i),.png]),[32 32]); end % 相似度比对 function num match_number(img_patch) max_score 0; for n 1:10 corr_score corr2(img_patch,templates{n}); if corr_score max_score max_score corr_score; num n-1; end end end模板图片建议自己截取验证码生成页面的标准字体。实测相关系数比对在字符无旋转时准确率95%以上但遇到倾斜字符需要先做旋转校正。整个系统打包成GUI后长这样左侧显示原图和处理过程右侧实时输出识别结果。重点说下多验证码同框的处理逻辑——通过寻找大面积空白区域自动分块每块单独走识别流程% 多验证码分割 [~, threshold] edge(clean_img,sobel); BW edge(clean_img,sobel,threshold * 0.5); se strel(rectangle,[15 15]); BW_close imclose(BW,se); % 闭合操作连接区域这套方案在i5处理器上处理单张验证码耗时约0.3秒。想要再提速可以预加载模板、改用矩阵运算替代循环。代码特意保留了扩展接口比如在match_number函数处替换成SVM分类器立马升级成机器学习方案。最后说下实际部署的坑不同验证码的字体粗细差异可能导致二值化失效这时需要在GUI里增加手动调节阈值的滑块。远程调试时遇到过字符分割错位后来发现是不同屏幕分辨率导致imshow缩放图片引起的加上axis normal固定显示比例才解决。