验证码破解技术（验证码破解技术是什么）

以下是我破解的几种验证码。

1、最容易破解的验证码

直接使用tesseract库识别。

2、download.csdn的验证码

使用K近邻算法识别。

3、weibo.cn验证码

使用卷积神经网络训练识别。

说明

项目源码：https://github.com/nladuo/cap... (可以帮我点个star(^__^))

开发语言：python(编写爬虫),c++(编写图像处理部分以及机器学习算法)

开发环境：ubuntu 14.04

依赖库：

Python：PIL、BeautifulSoup4、requests

C++：boost、opencv2、tesseract-ocr

环境搭建

安装opencv 2.4.12

sudo apt-get install build-essential cmake libgtk2.0-dev pkg-config python-dev python-numpy libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

wget https://codeload.github.com/Itseez/opencv/zip/2.4.12unzip opencv-2.4.12.zip

cd opencv-2.4.12 ; mkdir release ; cd release cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

make -j8

sudo make install

安装tesseract-ocr

sudo apt-get install tesseract-ocr tesseract-ocr-dev

安装boost

sudo apt-get install libboost-dev

安装python的PIL库

sudo apt-get install python-imaging

安装python的BeautifulSoup4、requests库

sudo apt-get install python-pip

sudo pip install bs4

sudo pip install requests

下载项目源码

git clone https://github.com/nladuo/captcha-break.git

代码下载

本节的代码可以通过此处进行下载。

图像直方图

首先看验证码的样子，

可以看到这几个验证码最大的特点就是字母比较深，而周围的背景很浅，把图像转换成黑白颜色，可以显示的更加的明显。

//按黑白读取图像Mat mat = imread("test1.jpg", 0);

cv::imshow("initial_mat", mat);

cv::waitKey(0);

可以看到所有背景的灰度值，都会小于字母的灰度值，为了让tesseract更准确的识别，可以把图像进行二值化，也就是把背景都改成纯白色，把字母都搞成纯黑色。那么如何确定分割的阈值呢？比较好的方法是画出图像的直方图。

//画出直方图Histogram1D histogram1d;

cv::imshow("histogram1d", histogram1d.getHistogramImage(mat));

cv::waitKey(0);

直方图的横坐标代表灰度值，纵坐标代表指定灰度值的点数。

图像阈值

接下来，开始对图像进行阈值，这里选择的灰度值位150，灰度下于150的设置为白色，灰度大于150的设置为黑色。

//阈值Mat threshold_mat;

cv::threshold(mat, threshold_mat, 150, 255, cv::THRESH_BINARY);

cv::imshow("threshold_mat", threshold_mat);

cv::waitKey(0);

Tesseract识别

把图片进行阈值后，就可以进行识别了，直接调用tesseract的API就好了。

//使用tesseract识别char buffer[255];

OCRDecoder decoder;

decoder.decodeGrayMat(threshold_mat, buffer);cout<<"result:"<<buffer<<endl;

运行程序，可以看到识别出了结果：

好文作者：叁公子_KCN

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