引言
演算法分析
驗證碼識別原理及**演示
for (int i = 0; i < bmpobj.height; i++)//遍歷高度}}
灰度化之後，畫素的rgb三色都是相同的值了，亮度從0~255（hxff）。但用於識別程式，灰度值並不能很好的區分背景色和前景色，尤其是對於漸進的背景來說，所以我們還要將影象進一步處理，就是將灰度2值化，類似的演算法還有分水嶺演算法等。因為本文中的驗證碼相對簡單，故直接使用2值化轉換，尋找有效區並轉為單色黑白圖。
圖2此時影象分割已結束，pics 的長度應該是4，並且每乙個pics就是乙個驗證碼的點陣圖，經過錯誤處理，修邊，和去除無用背景空白，修正完的點陣圖為數字0。
得到有效圖形後，由外面傳入該圖形，設定灰度背景分界值為「dggrayvalue」，有效字元數為charscount，程式編寫如下：
至此，pics影象組中就是有效的點陣圖了。下面我們把pics中的圖形轉換為代表點陣的字串，返回灰度的點陣描述字串，1表示灰點，0表示背景。設定灰度圖為singlepic，背前景灰色界限為dggrayvalue。
此時，code中的字串就代表字元0在工行wap銀行上影象驗證碼的值了；以此類推，我們可以得到乙個完整的，代表影象0~9的陣列，字元表的順序為0~9，a~z，a~z。
現在，點陣陣列已經取得了，接下來我們看看如何把乙個識別出來吧！已知如下的點陣表：
開始處理比較操作：
至此，sbresult中的4個數字就是影象上的4個數字了。
結論
驗證碼識別肯定不只是這麼簡單，但現在還是有很多**都在用這種未經任何變換的驗證碼，所以我們的網路安全還任重而道遠。
上面的驗證碼識別是乙個最基本的演算法，但是很多擴充套件演算法都可以基於上面的思路進行擴充。例如有些驗證碼進行了旋轉輸出，那麼上面的程式可以在校對的時候，進行360度旋轉，旋轉後的影象再取得序列，再和影象序列比較，直至得到最符合的。有些驗證碼新增了邊框，此時我們可以先去掉邊框再進行切割匹配。
通過上面的演算法可以得出，我們今後在設計驗證碼的時候，應該注意如下因素：
1）在噪音等型別的使用上，盡力讓字元和用來混淆的前景和背景不容易區分，盡力讓噪音長得和字母一樣。
2）特別好的驗證碼的設計，要盡力發揮人類擅長而ai演算法不擅長的。比如粘連字元的分割和手寫體（通過印刷體做特別的變形也可以），而不要一味的去加一些看起來比較複雜的噪音或者其他的花哨東西。
3）從專業的機器視覺的角度來說，網路安全驗證碼的設計，一定要讓破解者在識別階段，反覆在低階視覺和高階視覺之間多反覆幾次才能識別出來，這樣可以大大降低破解難度和破解的準確率。
C 下的驗證碼識別
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