车牌识别及验证码识别的一般思路

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1、车牌识别及验证码识别的一般思路本文源自我之前花了2天时间做的一个简单的车牌识别系统。那个项目，时间太紧，样本也有限，达不到对方要求的95%识别率（主要对于车牌来说，D,0，O，I，1等等太相似了。然后，汉字的识别难度也不小），因此未被对方接受。在此放出，同时描述一下思路及算法。全文分两部分，第一部分讲车牌识别及普通验证码这一类识别的普通方法，第二部分讲对类似QQ验证码，Gmail验证码这一类变态验证码的识别方法和思路。 一、车牌/验证码识别的普通方法 车牌、验证码识别的普通方法为：（1）      将图片灰度化与二值化（2）      去噪，然后切割成一个一

2、个的字符（3）      提取每一个字符的特征，生成特征矢量或特征矩阵（4）      分类与学习。将特征矢量或特征矩阵与样本库进行比对，挑选出相似的那类样本，将这类样本的值作为输出结果。 下面借着代码，描述一下上述过程。因为更新SVNServer，我以前以bdb储存的代码访问不了，因此部分代码是用Reflector反编译过来的，望见谅。 （1）      图片的灰度化与二值化 这样做的目的是将图片的每一个象素变成0或者255，以便以计算。同时，也可以去除部分噪音。图片的灰度化与二值化的前提是bmp图片，如果不是，则需要首先转换为bmp图片。用代码说话，我的

3、将图片灰度化的代码（算法是在网上搜到的）： Code1 protected static Color Gray(Color c)2 {3     int rgb = Convert.ToInt32((double) (((0.3 * c.R) + (0.59 * c.G)) + (0.11 * c.B)));4     return Color.FromArgb(rgb, rgb, rgb);5 }6  通过将图片灰度化，每一个象素就变成了一个0-255的灰度值。然后是将灰度值二值化为0或255。一般的处理方法是设定一个区间，比如，[a,b]，将[a,b]之

4、间的灰度全部变成255，其它的变成0。这里我采用的是网上广为流行的自适应二值化算法。Code 1 public static void Binarizate(Bitmap map) 2 { 3     int tv = ComputeThresholdValue(map); 4     int x = map.Width; 5     int y = map.Height; 6     for (int i = 0; i < x; i++) 7     { 8         for (int j = 0; j < y; j++) 9         {10

5、             if (map.GetPixel(i, j).R >= tv)11             {12                 map.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(0xff, 0xff, 0xff));13             }14             else15             {16                 map.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(0, 0, 0));17             }18         }19     }

6、20 }21 22 private static int ComputeThresholdValue(Bitmap img)23 {24     int i;25     int k;26     double csum;27     int thresholdValue = 1;28     int[] ihist = new int[0x100];29     for (i = 0; i < 0x100; i++)30     {31         ihist[i] = 0;32     }33     int gmin = 0xff;34     i

7、nt gmax = 0;35     for (i = 1; i < (img.Width - 1); i++)36     {37         for (int j = 1; j < (img.Height - 1); j++)38         {39             int cn = img.GetPixel(i, j).R;40             ihist[cn]++;41             if (cn > gmax)42             {43                 gmax = cn;44     

8、        }45             if