QQ验证码识别源代码 提供QQ验证码识别的源代码示例

这是一个基于Python的QQ验证码识别源代码示例，包含了图像预处理、特征提取和模型训练等步骤。以下是一个详细解答。

在进行验证码识别之前，我们需要对原始图像进行一些预处理操作。这包括图像灰度化、二值化和降噪等步骤。

1.1 图像灰度化

import cv2
def gray_scale(image):
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
return gray

1.2 图像二值化

def binarize(image):
_, binary = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
return binary

1.3 图像降噪

def noise_reduction(image):
denoised = cv2.medianBlur(image, 3)
return denoised

一旦进行了图像预处理，我们可以开始提取验证码的特征。在这个示例中，我们将使用图像的垂直投影来提取特征。

2.1 垂直投影特征提取

def vertical_projection(image):
projection = []
for col in range(image.shape[1]):
projection.append(sum(image[:, col] / 255))
return projection

接下来，我们将使用提取的特征来训练一个机器学习模型，以便对验证码进行分类识别。

3.1 数据集准备

import os
import numpy as np
def prepare_dataset(data_path):
dataset = []
labels = []
for image_file in os.listdir(data_path):
image_path = os.path.join(data_path, image_file)
image = cv2.imread(image_path)
gray = gray_scale(image)
binary = binarize(gray)
denoised = noise_reduction(binary)
projection = vertical_projection(denoised)
dataset.append(projection)
labels.append(int(image_file.split('.')[0]))
return np.array(dataset), np.array(labels)

3.2 模型训练

from sklearn.svm import SVC
def train_model(dataset, labels):
model = SVC()
model.fit(dataset, labels)
return model

最后，我们可以使用训练好的模型来对新的验证码进行识别。

4.1 验证码预处理

def preprocess_captcha(captcha_path):
captcha = cv2.imread(captcha_path)
gray = gray_scale(captcha)
binary = binarize(gray)
denoised = noise_reduction(binary)
return denoised

4.2 验证码识别

def recognize_captcha(captcha_path, model):
preprocessed_captcha = preprocess_captcha(captcha_path)
projection = vertical_projection(preprocessed_captcha)
prediction = model.predict([projection])
return prediction[0]

这些源代码示例可用作QQ验证码识别的基础，但仍然需要根据具体情况进行修改和优化。此外，你还可以尝试使用其他图像处理技术、特征提取方法和模型训练算法来改进验证码识别的准确性和稳定性。