验证码识别原理浅谈--图像二值化
2012-09-19 10:39
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二值化实现方法有
1.1图像灰度化-中值滤波等,同时可以实现背景的去除
1.2图像灰度化-根据灰度值
1.3根据图像色系范围进行二值化处理
图像二值化的意思就是将图像的有效点给分离出来,然后将图片用0和1两个值进行表 示,因为我们没必要知道他们的具体色值,我们的目的就是要知道他们的具体形状,他们 的特征
譬如说淘宝的验证码
,和***的验
证码
,
他们的有效点无非就是U3FM和YPZ7等字符所占据的空间,我们不用管他们是黑色还是红色 ,我们将所有他们所占据的位置都给置为1,其他位置都给置为0
然后我将1的位置用黑色给画出来,0的位置用白色给画出来,就是
和
1.2图像灰度化-根据灰度值
这种方式主要适用于对图片进行灰度化(转黑白)处理以后,图片的有效点和背景能 够通过他们的亮度很完美的给分离开的情况,譬如说17GAME的验证码
经过灰度化处
理以后是
,他的有效点的亮度为0,而背景都有一定的亮度,因此我们之类就可以采取根据亮度
值0-0的限度进行分离,凡是亮度为0的位置,我们都置为1,否则多置为0,这样验证码就 变为了
,这样图片的二值化就处理成功了,其实17GAME的验证码我们也可以根据色值进行直接的
二值化,因为他的有效点的颜色为#00000,我们直接根据这个就可以直接二值化;
1.3根据图像色系范围进行二值化处理
譬如说有些图片他是全部采用了红色系,然后中间使用了渐变,这样我们可以通过获 取他们的色系范围,即R-G-B各自的取值范围,然后根据这个范围进行直接二值化,此方 法跟灰度化处理大同小异
1.1图像灰度化-中值滤波等,同时可以实现背景的去除
这个步骤为走向二值化的中间步骤,譬如说遇到稍微变态的图片,譬如说新浪博客
,他含有
背景的杂色,我们就需要先对其进行灰度化处理
,然后再根据
中值滤波算法对其进行二值化处理,将背景和前景分离开来,得到
基本经过这几种方式,我们就成功的对图片进行了二值化处理,得到了图片的有效位 置信息,接下来我们还要对其进行去噪,干扰线之类的
附:
1、图片灰度化算法
2、图片中值滤波算法
1.1图像灰度化-中值滤波等,同时可以实现背景的去除
1.2图像灰度化-根据灰度值
1.3根据图像色系范围进行二值化处理
图像二值化的意思就是将图像的有效点给分离出来,然后将图片用0和1两个值进行表 示,因为我们没必要知道他们的具体色值,我们的目的就是要知道他们的具体形状,他们 的特征
譬如说淘宝的验证码
,和***的验
证码
,
他们的有效点无非就是U3FM和YPZ7等字符所占据的空间,我们不用管他们是黑色还是红色 ,我们将所有他们所占据的位置都给置为1,其他位置都给置为0
然后我将1的位置用黑色给画出来,0的位置用白色给画出来,就是
和
1.2图像灰度化-根据灰度值
这种方式主要适用于对图片进行灰度化(转黑白)处理以后,图片的有效点和背景能 够通过他们的亮度很完美的给分离开的情况,譬如说17GAME的验证码
经过灰度化处
理以后是
,他的有效点的亮度为0,而背景都有一定的亮度,因此我们之类就可以采取根据亮度
值0-0的限度进行分离,凡是亮度为0的位置,我们都置为1,否则多置为0,这样验证码就 变为了
,这样图片的二值化就处理成功了,其实17GAME的验证码我们也可以根据色值进行直接的
二值化,因为他的有效点的颜色为#00000,我们直接根据这个就可以直接二值化;
1.3根据图像色系范围进行二值化处理
譬如说有些图片他是全部采用了红色系,然后中间使用了渐变,这样我们可以通过获 取他们的色系范围,即R-G-B各自的取值范围,然后根据这个范围进行直接二值化,此方 法跟灰度化处理大同小异
1.1图像灰度化-中值滤波等,同时可以实现背景的去除
这个步骤为走向二值化的中间步骤,譬如说遇到稍微变态的图片,譬如说新浪博客
,他含有
背景的杂色,我们就需要先对其进行灰度化处理
,然后再根据
中值滤波算法对其进行二值化处理,将背景和前景分离开来,得到
基本经过这几种方式,我们就成功的对图片进行了二值化处理,得到了图片的有效位 置信息,接下来我们还要对其进行去噪,干扰线之类的
附:
1、图片灰度化算法
2、图片中值滤波算法
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