识别验证码方法

验证码的功能一般是防止使用程序恶意注册、暴力破解或批量发帖而设置的。所谓验证码，就是将一串随机产生的数字或符号，生成一幅图片，图片里加上一些干扰象素（防止OCR），由用户肉眼识别其中的验证码信息，输入表单提交网站验证，验证成功后才能使用某项功能。学习验证码的破解/识别技术，不仅可以知道验证码的原理，而且可以让你知道怎样才能防止验证码被破解。

最常见的验证码主要有以下几种：

1. 四位数字，随机的一数字字符串，最原始的验证码，验证作用几乎为零。
2. 随机数字图片验证码。图片上的字符比较中规中矩，有的可能加入一些随机干扰素，还有一些是随机字符颜色，验证作用比上一个好。没有基本图形图像学知识的人，不可破！
3. 各种图片格式的随机数字+随机大写英文字母+随机干扰像素+随机位置。
4. 汉字是注册目前最新的验证码，随机生成，打起来更难了,影响用户体验，所以，一般应用的比较少。

为简单起见，破解说明主要针对是第2种类型的，先来看看网上常见的这种验证码的图片：

  

• 第一种，最容易，图片背景和数字都使用相同的颜色，字符规整，字符位置统一。
• 第二种，看似不容易，其实仔细研究会发现其规则，背景色和干扰素无论怎么变化，验证字符字符规整，颜色相同，所以排除干扰素非常容易，只要是非字符色素全部排除即可。
• 第三种，看似更复杂，处理上面提到背景色和干扰素一直变化外，验证字符的颜色也在变化，并且各个字符的颜色也各不相同。
• 第四种，除了第三个图片上提到的特征外，又在文字上加了两条直线干扰率，看似困难其实，很容易去掉。

验证码识别一般分为以下几个步骤：

1. 取出字模 识别验证码，毕竟不是专业的OCR识别，并且，由于各个网站的验证码各不相同，所以，最常见的方法就是就是建立这个验证码的特征码库。去字模时，我们需要多下载几张图片，使这些图片中，包括所有的字符，我们这里的字母只有图片，所以，只要收集到包括0-9的图片即可。
2. 二值化 二值化就是把图片上的验证数字上每个象素用一种数字表示1，其他部分用0表示。这样就可以计算出每个数字字模，记录下这些字模来，当作key即可。
3. 计算特征 把要识别的图片，进行二值化，得到图片特征。
4. 对照样本 把步骤3种的图片特征码和验证码的字模进行对比，得到验证图片上的数字。

使用目前这种方法，对验证码的识别基本上可以做到100%。

通过以上步骤，您可能说了，并没有发现如何取出干扰素啊！其实取出干扰素的方法很简单，干扰素的一个重要特征是，不能影响验证码的显示效果，所以制作干扰素时它的RGB可能低于或者高于某个特定值，比如我给的例子中的图片，干扰素的RGB各项值是不会超过125的，所以，这样我们就很容易去掉干扰素了。

简单的验证码只有数字和字母组成，格式统一，每次出现位置固定。下面继续深入研究识别验证码，这次需要识别的目标是：验证码有字符和数字组成，验证码存在旋转（可能左右都旋转），位置不固定，存在字符与字符之间的粘连，且验证码有更强的干扰素。

我们以下图为例进行讲解。

 
 

第一步：二值化。把验证码的部分用 1 表示，背景部分用 0 表示出来，识别方法很简单，我们打印出验证码整张图片的 RGB ，然后分析其规律即可，通过 RGB 码，我们很容易分辨出上面这张图片的 R 值大于 120 ， G 和 B 的值小于 80 ，所以依据这个规则我们很容易把上面的图片二值化。

再来看看上面的第三种验证码图片

 
 

刚看上去，感觉很复杂。验证码的图片每次背景色都不相同，且不是单色，各个验证码数字的颜色每次也各不相同。貌似很难二值化，其实我们打印出其 RGB 值很容易就发现。无论验证数字颜色如何变化，该数字的 RGB 值总有一个值小于 125 ，所以通过如下判断 $rgbarray['red'] < 125 || $rgbarray['green']<125|| $rgbarray['blue'] < 125 我们就很容易分辨出哪里是数字，哪里是背景。

我们能够找到这些规律的原因是，在制作验证码的干扰素时，为了使干扰素不影响数字的显示效果，必须使用干扰素的 RGB 和数字 RGB 相互独立，互不干扰。只要懂得这个规律，我们就很容易实现二值化。

我们找到的 120 ， 80 ， 125 等阈值，可能和实际的 RGB 有出入，所以，有时二值化后，会有部分地方出现 1 ，对于验证码上固定位置显示数字，这种干扰没有太大意义。但是对于验证码位置不确定的图片来说，在我们切割字符时，很可能造成干扰。所以，在二值化后要进行去噪处理。

第二部：去噪处理。去噪的原理很简单，就是把孤立的有效的值去掉，如果噪点比较高，要求的效率也比较高的话，这里面也有很多工作要做。幸好这里我们不要求这么高深，我们使用最简单的方法就可以，如果一个点为 1 则判断这个点的上下左右上左上右下左下右 8 个方位上数字是否为 1 ，如果不为 1 ，就认为是一个燥点，直接设置为 1 即可。

 

如上图所示，我们使用此方法很容易发现红色方框部分的 1 为燥点，直接设置为 1 即可。在判断时我们使用了一个技巧，有时候的噪点可能是两个连续的 1 ，所以我们计算这个点的 8 个方向上的值之和，最后我们判断他们的和是否小于特定的阈值。

第三部：切割字符。切割字符的方法有很多种，这里采用最简单的一种，先垂直方向切割成为字符，然后在水平方向去掉多于的 0000 ，如下图

 

第一步切割红线部分，第二步切割蓝线部分，这样就可以得到独立的字符了。但是像下面这种情况

 

按上面的方法会把 dw 字符切割成一个字符，这是错误的切割，所以这里我们涉及到粘连字符的切割。

第四步：粘连字符切割。制作验证码时，规则字符的粘连很容易分割开，如果字符本身有缩放，变形就很难处理，经过分析，我们可以发现，上面的字符粘连属于很简单的方式，只是规则字符的粘连，所以处理这种情况，我们也使用很简单的处理方式。当完成分割操作后，我们不能马上确定分割的部分就为一个字符，要进行验证，验证的关键因素就是，切割下来的字符的宽是否大于阈值，这个阈值的取舍标准是，一个字符无论怎么旋转变形都不会大于这个阈值，所以，如果我们切割的块大于这个阈值，就可以认为这是一个粘连字符；如果大于两个阈值之和，就认为是三个字符粘连，以此类推。知道这个规则后，切割粘连字符也就很简单了。如果我们发现是粘连字符块，直接平分这个块为两个或者多个新的块就可以。当然为了更好的还原字符，我一般都采用平分 +1 ， -1 对字符块的部分进行适当的补充。

第五步：匹配字符。对于旋转字符的特征码建立，有很多种方法，这里就不做深入研究了。我这里使用的最简单的方式，为所有字符的所有情况建立匹配库，所以在我提供的代码种增加了 study 操作，其目的就是，先有人手工识别图片的验证码，然后通过 study 方法，写入特征码库。这样写入的图片数据越多，验证识别的准确行也就越高。

经过以上步骤，我们基本上可以识别现在互联网上大部分的验证码，这里我们都是使用的最简单的方法，没有使用任何 OCR 知识。

另外制作验证码的一些建议：

对于识别验证码的程序来说，最难得部分是验证字符的切割和特征码的建立，而国内很多程序员只做验证码时，总是喜欢在验证码加很多干扰素，干扰线，影响效果不说，还达不到很好的效果；所以，要想使自己验证码难于本识别，只做下面两点就够了

1. 字符粘连，最好所有的字符都有粘连的部分；
2. 不要使用规格字符，验证码的各个部分使用不同比例的缩放或者旋转。

只要做到这两点，或者这两点的变形，识别程序就很难识别。具体参考Google的验证码即可