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最近在折腾验证码识别。最终的脚本的识别率在92%左右，9000张验证码大概能识别出八千三四百张左右。好吧，其实是验证码太简单。下面就是要识别的验证码。

我主要用的是Python中的PIL库。

首先进行二值化处理。由于图片中的噪点颜色比较浅，所以可以设定一个阈值直接过滤掉。这里我设置的阈值是150，像素大于150的赋值为1，小于的赋为0.

def set_table(a):
  table = []     
  for i in range(256):
    if i < a:
      table.append(0)
    else:
      table.append(1)
  return table

img = Image.open("D:/python/单个字体/A"+str(i)+".jpg")
pix = img.load()

#将图片进行灰度化处理
img1 = img.convert('L')

#阈值为150，参数为1，将图片进行二值化处理
img2 = img1.point(set_table(150),'1')

处理后的图片如下。

阈值不同产生的不同效果：

接下来对图片进行分割。遍历图片中所有像素点，计算每一列像素为0的点的个数（jd）。对于相邻两列，若其中一列jd=0,而另一列jd!=0,则可以认为这一列是验证码中字符边界，由此对验证码进行分割。这样分割能达到比较好的效果，分割后得到的字符图片几乎能与模板完全相同。

(Width,Height) = img2.size
pix2 = img2.load()
x0 = []
y0 = []

for x in range(1,Width):
  jd = 0
  # print x
  for y in range(1,Height):
    # print y
    if pix2[x,y] == 0:
      jd+=1
  y0.append(jd)
  if jd > 0:
    x0.append(x)

#分别对各个字符边界进行判断，这里只举出一个    
for a in range(1,Width):
  if (y0[a] != 0)&(y0[a+1] != 0):
    sta1 = a+1
    break

分割完成后，对于识别，目前有几种方法。可以遍历图片的每一个像素点，获取像素值，得到一个字符串，将该字符串与模板的字符串进行比较，计算汉明距离或者编辑距离（即两个字符串的差异度），可用Python-Levenshtein库来实现。

我采用的是比较特征向量来进行识别的。首先设定了4个竖直特征向量，分别计算第0、2、4、6列每一列像素值为0的点的个数，与模板进行比较，若小于阈值则认为该字符与模板相同。为了提高识别率，如果通过竖直特征向量未能识别成功，引入水平特征向量继续识别，原理与竖直特征向量相同。

另外，还可以通过局部特征进行识别。这对于加入了旋转干扰的验证码有很好效果。由于我写的脚本识别率已经达到了要求，所以并没有用到这个。

最后的结果是这样的：