opencv 验证码去噪到识别~

本文分享了一种验证码去噪的方法,通过直接处理纯白色的干扰线,实现了较好的去噪效果。介绍了从最初的简单二值化和腐蚀膨胀操作到改进后的针对性干扰线处理的过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

先来几张验证码的原图吧。   


呃,这是某公司很老的一个游戏的验证码了...如果你知道是啥游戏,放心里就好了...


我最初做这个验证码的降噪的时候是先灰化、二值化然后去噪。下面是我第一次做的效果图 

这是我最早做的识别程序,最主要的是去噪过程,我第一次的去噪过程十分简单,仅仅是二值化之后用了opencv的腐蚀和膨胀2个函数,

简单的用了个4*4的矩阵去腐蚀后来的效果就是这样,但是可以看到,如果干扰线条是2个像素高度的,那就去除不完整了。

可以看的到9和d的下面有多余2个像素高度的干扰线,虽然这样,我多做了许多特征库还是能识别85%左右,有15%的图片去噪不干净

那就没法识别了,都没法确定轮廓去切割。


这几天一直在看关于去噪的文章,参考这篇文章。

http://www.cnblogs.com/marryZhan/archive/2010/05/11/2213952.html


然后自己又重新琢磨着换个法子去干扰线,后来发现验证码原图之中有很多杂色,但是干扰线确永远都是纯白色rgb(255,255,255)这样,

那么如果不二值化先处理干扰线应该要容易许多,之后又参考了上文的代码自己写了一个处理干扰的程序,测试效果非常不错。




评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值