java验证码识别--1
http://blog.csdn.net/problc/article/details/5794460
java验证码识别--2
http://blog.csdn.net/problc/article/details/5797507
java验证码识别--3
http://blog.csdn.net/problc/article/details/5800093
java验证码识别--4
http://blog.csdn.net/problc/article/details/5846614
java验证码识别--5
http://blog.csdn.net/problc/article/details/5983276
java验证码识别--1：最简单的验证码识别，如：
验证码识别基本分四步，图片预处理，分割，训练，识别
- 图像的预处理
这种直接根据亮度设个阈值处理就可以了（如图中两种颜色，一种背景色，一种字体色，把区别色即阈值设为100）
- 分割
这个验证码居然是固定位置的，分割相当简单，直接截取相应位置就可以了
- 训练
直接拿几张图片，包含0-9，每个数字一个样本就可以了，将文件名对应相应的数字
- 识别
因为是固定大小，固定位置，识别也很简单。
直接拿分割的图片跟这个十个图片一个像素一个像素的比，相同的点最多的就是结果。比如如果跟5.jpg最相似，那么识别的结果就是5。
下面是识别结果，很容易达到100%
完整代码：
import java.awt.Color;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import javax.imageio.ImageIO;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import org.apache.commons.httpclient.HttpStatus;
import org.apache.commons.httpclient.methods.GetMethod;
import org.apache.commons.io.IOUtils;
public class ImagePreProcess {
public static int isWhite(int colorInt) { //100为阈值，即背景色跟字体颜色的分隔值，
Color color = new Color(colorInt);
if (color.getRed() + color.getGreen() + color.getBlue() > 100) {
return 1; //为背景颜色时返回1，非背景颜色时返回0
}
return 0;
}
public static int isBlack(int colorInt) {
Color color = new Color(colorInt);
if (color.getRed() + color.getGreen() + color.getBlue() <= 100) {
return 1;
}
return 0;
}
public static BufferedImage removeBackgroud(String picFile)
throws Exception {
BufferedImage img = ImageIO.read(new File(picFile));
int width = img.getWidth();
int height = img.getHeight();
for (int x = 0; x < width; ++x) {
for (int y = 0; y < height; ++y) {
if (isWhite(img.getRGB(x, y)) == 1) {
img.setRGB(x, y, Color.WHITE.getRGB());
} else {
img.setRGB(x, y, Color.BLACK.getRGB());
}
}
}
return img;
}
public static List splitImage(BufferedImage img)
throws Exception { //分隔图片
List subImgs = new ArrayList();
subImgs.add(img.getSubimage(10, 6, 8, 10));
subImgs.add(img.getSubimage(19, 6, 8, 10));
subImgs.add(img.getSubimage(28, 6, 8, 10));
subImgs.add(img.getSubimage(37, 6, 8, 10));
return subImgs;
}
public static Map loadTrainData() throws Exception { //用来验证的图片存到Map中,供后面比对调用
Map map = new HashMap();
File dir = new File("train");
File[] files = dir.listFiles();
for (File file : files) {
map.put(ImageIO.read(file), file.getName().charAt(0) + "");
}
return map;
}
public static String getSingleCharOcr(BufferedImage img,
Map map) {
String result = "";
int width = img.getWidth();
int height = img.getHeight();
int min = width * height; //图片的面积
for (BufferedImage bi : map.keySet()) {
int count = 0;
Label1: for (int x = 0; x < width; ++x) {
for (int y = 0; y < height; ++y) {
if (isWhite(img.getRGB(x, y)) != isWhite(bi.getRGB(x, y))) {
count++; //当不是背景色的时间count值加1
if (count >= min) //一般count不会大于图片的面积，特殊情况下就中断处理
break Label1;
}
}
}
if (count < min) { //正常情况下,当得到的图片面积比图片面积小，或者比上一次得到的图片面积小时，用得到的面积替代图片的面积，这样当所有的用来验证的图片都遍历一遍后就能得到最接近现在图片的验证图片，
min = count;
result = map.get(bi); //得到最接近现在图片的验证图片的数字
}
}
return result;
}
public static String getAllOcr(String file) throws Exception {
BufferedImage img = removeBackgroud(file); //去除验证码背景色
List listImg = splitImage(img); //验证码分隔，如四个数字分隔开
Map map = loadTrainData(); //用来匹配的所有数字图片
String result = "";
for (BufferedImage bi : listImg) {
result += getSingleCharOcr(bi, map); //得到匹配结果
}
ImageIO.write(img, "JPG", new File("result//"+result+".jpg")); //输出匹配结果
return result;
}
public static void downloadImage() { //下载验证码
HttpClient httpClient = new HttpClient();
GetMethod getMethod = new GetMethod(
"http://www.puke888.com/authimg.php");
for (int i = 0; i < 30; i++) {
try {
// 执行getMethod
int statusCode = httpClient.executeMethod(getMethod);
if (statusCode != HttpStatus.SC_OK) {
System.err.println("Method failed: "
+ getMethod.getStatusLine());
}
// 读取内容
String picName = "img//" + i + ".jpg";
InputStream inputStream = getMethod.getResponseBodyAsStream();
OutputStream outStream = new FileOutputStream(picName);
IOUtils.copy(inputStream, outStream);
outStream.close();
System.out.println("OK!");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
// 释放连接
getMethod.releaseConnection();
}
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
for (int i = 0; i < 30; ++i) { //验证给出的30个验证码一 一验证
String text = getAllOcr("img//" + i + ".jpg");
System.out.println(i + ".jpg = " + text);
}
}
}