Java简单验证码的识别

1. 需求

因为项目需要，需要多次登录某网站抓取信息。所以学习了验证码的一些小知识。文章参考http://blog.csdn.net/problc/article/details/5794460的部分内容。

需要程序识别的验证码格式如图所示：，这个图片符合固定大小，固定位置，固定字体，固定颜色的范围，实现起来相对简单。

验证码识别基本分四步，图片预处理，分割，训练，识别。为便于演示，我这里分更多的步骤。

BTW：

如果是形如：的验证码，请参考：http://blog.csdn.net/problc/article/details/5797507

如果是形如：的验证码，请参考：http://blog.csdn.net/problc/article/details/5800093

如果是形如：的验证码，请参考：http://blog.csdn.net/problc/article/details/5846614

更多验证码相关内容，请参考：http://blog.csdn.net/problc/article/details/5983276

2. 环境

目录结构：download目录用于存放下载的验证码；train用于存放供比对的标准图片；result用于存放比对结果。

包：HttpClient4.2（用于抓取图片）

3. 步骤

3.1 下载验证码：将多个验证码图片下载到指定目录，要求各种可能的验证码（单个数字）都应该有，比如：0-9。

    // 1.下载验证码：将多个验证码图片下载到指定目录，要求各种可能的验证码（单个数字）都应该有，比如：0-9。
    private void downloadImage() throws Exception {
        HttpClient httpClient = new DefaultHttpClient();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            String url = "http://www.yoursite.com/yz.php";
            HttpGet getMethod = new HttpGet(url);
            try {
                HttpResponse response = httpClient.execute(getMethod, new BasicHttpContext());
                HttpEntity entity = response.getEntity();
                InputStream instream = entity.getContent(); 
                OutputStream outstream = new FileOutputStream(new File(DOWNLOAD_DIR, i + ".png"));
                int l = -1;
                byte[] tmp = new byte[2048]; 
                while ((l = instream.read(tmp)) != -1) {
                    outstream.write(tmp);
                } 
                outstream.close();
            } finally {
                getMethod.releaseConnection();
            }
        }

        System.out.println("下载验证码完毕！");
    }

下载后download目录内容：

 

3.2 去除图像干扰像素（非必须操作，只是可以提高精度而已；可以按照自己的需求进行更改）。

    // 2.去除图像干扰像素（非必须操作，只是可以提高精度而已）。
    public static BufferedImage removeInterference(BufferedImage image)  
            throws Exception {  
        int width = image.getWidth();  
        int height = image.getHeight();  
        for (int x = 0; x < width; ++x) {  
            for (int y = 0; y < height; ++y) {  
                if (isFontColor(image.getRGB(x, y))) {
                    // 如果当前像素是字体色，则检查周边是否都为白色，如都是则删除本像素。
                    int roundWhiteCount = 0;
                    if(isWhiteColor(image, x+1, y+1))
                        roundWhiteCount++;
                    if(isWhiteColor(image, x+1, y-1))
                        roundWhiteCount++;
                    if(isWhiteColor(image, x-1, y+1))
                        roundWhiteCount++;
                    if(isWhiteColor(image, x-1, y-1))
                        roundWhiteCount++;
                    if(roundWhiteCount == 4) {
                        image.setRGB(x, y, Color.WHITE.getRGB());  
                    }
                } 
            }  
        }  
        return image;  
     }
    
    // 取得指定位置的颜色是否为白色，如果超出边界，返回true
    // 本方法是从removeInterference方法中摘取出来的。单独调用本方法无意义。
    private static boolean isWhiteColor(BufferedImage image, int x, int y) throws Exception {
        if(x < 0 || y < 0) return true;
        if(x >= image.getWidth() || y >= image.getHeight()) return true;

        Color color = new Color(image.getRGB(x, y));
        
        return color.equals(Color.WHITE)?true:false;
    }

 刚下载的图片：；经过去除图像干扰像素的操作后：。

 

3.3 判断拆分验证码的标准：就是定义验证码中包含的各数字的x、y坐标值，及它们的宽度（width）、高度（height）。

打开PhotoShop，对图片进行编辑，用选择工具（M）选择一个数字，在信息栏中就看到当前字的宽度、高度。各数字的x、y坐标值同样可以此方法获取到。

对应代码：

    // 3.判断拆分验证码的标准：就是定义验证码中包含的各数字的x、y坐标值，及它们的宽度（width）、高度（height）。
    private static List<BufferedImage> splitImage(BufferedImage image) throws Exception {
        final int DIGIT_WIDTH = 19;
        final int DIGIT_HEIGHT = 17;

        List<BufferedImage> digitImageList = new ArrayList<BufferedImage>();
        digitImageList.add(image.getSubimage(2, 2, DIGIT_WIDTH, DIGIT_HEIGHT));
        digitImageList.add(image.getSubimage(20, 2, DIGIT_WIDTH, DIGIT_HEIGHT));
        digitImageList.add(image.getSubimage(40, 2, DIGIT_WIDTH, DIGIT_HEIGHT));
        digitImageList.add(image.getSubimage(60, 2, DIGIT_WIDTH, DIGIT_HEIGHT));

        return digitImageList;
    }

3.4 判断字体的颜色含义：正常可以用rgb三种颜色加起来表示，字与非字应该有显示的区别，找出来。

同样通过PhotoShop，用吸管工具（I）选择有颜色的部分，在信息栏中可以看到当前的RGB值，因为是纯色，记录三值相加结果即可。我这里R+G+B是340。

对应代码（如果不是纯色，可以用大于、小于某一范围之类的判断，而不是用等于）：

    // 4.判断字体的颜色含义：正常可以用rgb三种颜色加起来表示，字与非字应该有显示的区别，找出来。
    private static boolean isFontColor(int colorInt) {
        Color color = new Color(colorInt);

        return color.getRed() + color.getGreen() + color.getBlue() == 340;
    }

3.5 将下载的验证码图片全部拆分到另一个目录。

    // 5.将下载的验证码图片全部拆分到另一个目录。
    public void generateStdDigitImgage() throws Exception {
        File dir = new File(DOWNLOAD_DIR);
        File[] files = dir.listFiles(new ImageFileFilter("png"));
        
        int counter = 0;
        for (File file : files) {
            BufferedImage image = ImageIO.read(file);
            removeInterference(image); 
            List<BufferedImage> digitImageList = splitImage(image);
            for (int i = 0; i < digitImageList.size(); i++) {
                BufferedImage bi = digitImageList.get(i);
                ImageIO.write(bi, "PNG", new File(TRAIN_DIR, "temp_" + counter++ + ".png"));
            }
        }
        System.out.println("生成供比对的图片完毕，请到目录中手工识别并重命名图片，并删除其它无关图片！");
    }

运行后train目录内容：

3.6 手工命名文件：在资源管理器中，切换到train目录手工将这些拆分的文件命名到正确的名称，删除无用的。

3.7 测试判断效果：运行方法，可以在isFontColor方法中调整rgb三值累加的范围值，以达到高的分辨率。

 

    // 7.测试判断效果：运行方法，可以调整rgb三值，以达到高的分辨率。
    // 目前此方法提供在输出判断结果的同时，在目标目录生成以判断结果命名的新验证码图片，以批量检查效果。
    public void testDownloadImage() throws Exception {
        File dir = new File(DOWNLOAD_DIR);
        File[] files = dir.listFiles(new ImageFileFilter("png"));
        
        for (File file : files) {
            String validateCode = getValidateCode(file);
            System.out.println(file.getName() + "=" + validateCode);
        }
        
        System.out.println("判断完毕，请到相关目录检查效果！");
    }

运行后result目录结果如下图（识别率100%）：

3.8 开放给外界接口调用。

    /**
     * 8.提供给外界接口调用。
     * @param file
     * @return
     * @throws Exception
     */
    public static String getValidateCode(File file) throws Exception {
        // 装载图片
        BufferedImage image = ImageIO.read(file);
        removeInterference(image);
        // 拆分图片
        List<BufferedImage> digitImageList = splitImage(image);

        // 循环每一位数字图进行比对
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (BufferedImage digitImage : digitImageList) {
            String result = "";
            int width = digitImage.getWidth();
            int height = digitImage.getHeight();
            
            // 最小的不同次数（初始值为总像素），值越小就越像。
            int minDiffCount = width * height;
            for (BufferedImage bi : trainMap.keySet()) {
                // 对每一位数字图与字典中的进行按像素比较
                int currDiffCount = 0; // 按像素比较不同的次数
                outer : for (int x = 0; x < width; ++x) {
                    for (int y = 0; y < height; ++y) {
                        if (isFontColor(digitImage.getRGB(x, y)) != isFontColor(bi.getRGB(x, y))) {
                            // 按像素比较如果不同，则加1；
                            currDiffCount++;
                            // 如果值大于minDiffCount，则不用再比较了，因为我们要找最小的minDiffCount。
                            if (currDiffCount >= minDiffCount) 
                                break outer;
                        }
                    }
                }
                if (currDiffCount < minDiffCount) {
                    // 现在谁差别最小，就先暂时把值赋予给它
                    minDiffCount = currDiffCount;
                    result = trainMap.get(bi);
                }
            }
            sb.append(result);
        }        
        ImageIO.write(image, "PNG", new File(RESULT_DIR, sb.toString() + ".png"));
        
        return sb.toString();
    }

4. 完整代码

package com.clzhang.sample.net;

import java.awt.Color;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.FileFilter;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
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.http.HttpEntity;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import org.apache.http.impl.client.DefaultHttpClient;
import org.apache.http.protocol.BasicHttpContext;


/**
 * 这是一个自动识别验证码的程序。要求是简单的验证码，固定大小，固定位置，固定字体；字体纯色最好，如不是需要修改代码。
 * 
 * @author acer
 *
 */
public class ImageProcess {
    // 存放所有下载验证码的目录
    private static final String DOWNLOAD_DIR = "D:\\Work\\helloworld\\resources\\validate\\download";

    // 存放已经拆分开的单个数字图片的目录，供比对用
    private static final String TRAIN_DIR = "D:\\Work\\helloworld\\resources\\validate\\train";

    // 存放比对结果的目录（重新以验证码所含数字命名文件，非常直观）
    private static final String RESULT_DIR = "D:\\Work\\helloworld\\resources\\validate\\result";

    // 存放比对图片与代表数字的Map
    private static Map<BufferedImage, String> trainMap = new HashMap<BufferedImage, String>();
    
    // 图片过滤器，想要什么样的图片，传进名称即可。如：png/gif/.png
    static class ImageFileFilter implements FileFilter {
        private String postfix = ".png";
        
        public ImageFileFilter(String postfix) {
            if(!postfix.startsWith("."))
                postfix = "." + postfix;
            
            this.postfix = postfix;
        }
        
        @Override
        public boolean accept(File pathname) {
            return pathname.getName().toLowerCase().endsWith(postfix);
        }
    }

    static {
        try {
            // 将TRAIN_DIR目录的供比对的图片装载进来
            File dir = new File(TRAIN_DIR);
            File[] files = dir.listFiles(new ImageFileFilter("png"));
            for (File file : files) {
                trainMap.put(ImageIO.read(file), file.getName().charAt(0) + "");
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    // 1.下载验证码：将多个验证码图片下载到指定目录，要求各种可能的验证码（单个数字）都应该有，比如：0-9。
    private void downloadImage() throws Exception {
        HttpClient httpClient = new DefaultHttpClient();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            String url = "http://www.yoursite.com/yz.php";
            HttpGet getMethod = new HttpGet(url);
            try {
                HttpResponse response = httpClient.execute(getMethod, new BasicHttpContext());
                HttpEntity entity = response.getEntity();
                InputStream instream = entity.getContent(); 
                OutputStream outstream = new FileOutputStream(new File(DOWNLOAD_DIR, i + ".png"));
                int l = -1;
                byte[] tmp = new byte[2048]; 
                while ((l = instream.read(tmp)) != -1) {
                    outstream.write(tmp);
                } 
                outstream.close();
            } finally {
                getMethod.releaseConnection();
            }
        }

        System.out.println("下载验证码完毕！");
    }
    
    // 2.去除图像干扰像素（非必须操作，只是可以提高精度而已）。
    public static BufferedImage removeInterference(BufferedImage image)  
            throws Exception {  
        int width = image.getWidth();  
        int height = image.getHeight();  
        for (int x = 0; x < width; ++x) {  
            for (int y = 0; y < height; ++y) {  
                if (isFontColor(image.getRGB(x, y))) {
                    // 如果当前像素是字体色，则检查周边是否都为白色，如都是则删除本像素。
                    int roundWhiteCount = 0;
                    if(isWhiteColor(image, x+1, y+1))
                        roundWhiteCount++;
                    if(isWhiteColor(image, x+1, y-1))
                        roundWhiteCount++;
                    if(isWhiteColor(image, x-1, y+1))
                        roundWhiteCount++;
                    if(isWhiteColor(image, x-1, y-1))
                        roundWhiteCount++;
                    if(roundWhiteCount == 4) {
                        image.setRGB(x, y, Color.WHITE.getRGB());  
                    }
                } 
            }  
        }  
        return image;  
     }
    
    // 取得指定位置的颜色是否为白色，如果超出边界，返回true
    // 本方法是从removeInterference方法中摘取出来的。单独调用本方法无意义。
    private static boolean isWhiteColor(BufferedImage image, int x, int y) throws Exception {
        if(x < 0 || y < 0) return true;
        if(x >= image.getWidth() || y >= image.getHeight()) return true;

        Color color = new Color(image.getRGB(x, y));
        
        return color.equals(Color.WHITE)?true:false;
    }

    // 3.判断拆分验证码的标准：就是定义验证码中包含的各数字的x、y坐标值，及它们的宽度（width）、高度（height）。
    private static List<BufferedImage> splitImage(BufferedImage image) throws Exception {
        final int DIGIT_WIDTH = 19;
        final int DIGIT_HEIGHT = 17;

        List<BufferedImage> digitImageList = new ArrayList<BufferedImage>();
        digitImageList.add(image.getSubimage(2, 2, DIGIT_WIDTH, DIGIT_HEIGHT));
        digitImageList.add(image.getSubimage(20, 2, DIGIT_WIDTH, DIGIT_HEIGHT));
        digitImageList.add(image.getSubimage(40, 2, DIGIT_WIDTH, DIGIT_HEIGHT));
        digitImageList.add(image.getSubimage(60, 2, DIGIT_WIDTH, DIGIT_HEIGHT));

        return digitImageList;
    }

    // 4.判断字体的颜色含义：正常可以用rgb三种颜色加起来表示，字与非字应该有显示的区别，找出来。
    private static boolean isFontColor(int colorInt) {
        Color color = new Color(colorInt);

        return color.getRed() + color.getGreen() + color.getBlue() == 340;
    }


    // 5.将下载的验证码图片全部拆分到另一个目录。
    public void generateStdDigitImgage() throws Exception {
        File dir = new File(DOWNLOAD_DIR);
        File[] files = dir.listFiles(new ImageFileFilter("png"));
        
        int counter = 0;
        for (File file : files) {
            BufferedImage image = ImageIO.read(file);
            removeInterference(image); 
            List<BufferedImage> digitImageList = splitImage(image);
            for (int i = 0; i < digitImageList.size(); i++) {
                BufferedImage bi = digitImageList.get(i);
                ImageIO.write(bi, "PNG", new File(TRAIN_DIR, "temp_" + counter++ + ".png"));
            }
        }
        System.out.println("生成供比对的图片完毕，请到目录中手工识别并重命名图片，并删除其它无关图片！");
    }
    

    // 7.测试判断效果：运行方法，可以调整rgb三值，以达到高的分辨率。
    // 目前此方法提供在输出判断结果的同时，在目标目录生成以判断结果命名的新验证码图片，以批量检查效果。
    public void testDownloadImage() throws Exception {
        File dir = new File(DOWNLOAD_DIR);
        File[] files = dir.listFiles(new ImageFileFilter("png"));
        
        for (File file : files) {
            String validateCode = getValidateCode(file);
            System.out.println(file.getName() + "=" + validateCode);
        }
        
        System.out.println("判断完毕，请到相关目录检查效果！");
    }
    
    /**
     * 8.提供给外界接口调用。
     * @param file
     * @return
     * @throws Exception
     */
    public static String getValidateCode(File file) throws Exception {
        // 装载图片
        BufferedImage image = ImageIO.read(file);
        removeInterference(image);
        // 拆分图片
        List<BufferedImage> digitImageList = splitImage(image);

        // 循环每一位数字图进行比对
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (BufferedImage digitImage : digitImageList) {
            String result = "";
            int width = digitImage.getWidth();
            int height = digitImage.getHeight();
            
            // 最小的不同次数（初始值为总像素），值越小就越像。
            int minDiffCount = width * height;
            for (BufferedImage bi : trainMap.keySet()) {
                // 对每一位数字图与字典中的进行按像素比较
                int currDiffCount = 0; // 按像素比较不同的次数
                outer : for (int x = 0; x < width; ++x) {
                    for (int y = 0; y < height; ++y) {
                        if (isFontColor(digitImage.getRGB(x, y)) != isFontColor(bi.getRGB(x, y))) {
                            // 按像素比较如果不同，则加1；
                            currDiffCount++;
                            // 如果值大于minDiffCount，则不用再比较了，因为我们要找最小的minDiffCount。
                            if (currDiffCount >= minDiffCount) 
                                break outer;
                        }
                    }
                }
                if (currDiffCount < minDiffCount) {
                    // 现在谁差别最小，就先暂时把值赋予给它
                    minDiffCount = currDiffCount;
                    result = trainMap.get(bi);
                }
            }
            sb.append(result);
        }        
        ImageIO.write(image, "PNG", new File(RESULT_DIR, sb.toString() + ".png"));
        
        return sb.toString();
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ImageProcess ins = new ImageProcess();
        
        // 第1步，下载验证码到DOWNLOAD_DIR
//        ins.downloadImage();
        
        // 第2步，去除干扰的像素
//        File dir = new File(DOWNLOAD_DIR);
//        File[] files = dir.listFiles(new ImageFileFilter("png"));
//        for (File file : files) {
//            BufferedImage image = ImageIO.read(file);
//            removeInterference(image);
//            ImageIO.write(image, "PNG", file);
//            System.out.println("成功处理：" + file.getName());
//        }
        
        // 第3步，判断拆分验证码的标准
        // 通过PhotoShop打开验证码并放大观察，我这儿的结果参考splitImage()方法中的变量
        
        // 第4步，判断字体的颜色含义
        // 通过PhotoShop打开验证码并放大观察，我这儿字体颜色的rgb总值加起来在340。因为是纯色。
        
        // 第5步，将下载的验证码图片全部拆分到TRAIN_DIR目录。
//        ins.generateStdDigitImgage();
        
        // 第6步，手工命名文件
        // 打开资源管理器，选择TRAIN_DIR，分别找出显示0-9数字的文件，以它的名字重新命名，删除其它所有的。
        
        // 第7步，测试判断效果，运行后打开RESULT_DIR，检查文件名是否与验证码内容一致。
        ins.testDownloadImage();
        
        // 第8步，提供给外界接口调用。
//        String validateCode = ImageProcess.getValidateCode(new File(DOWNLOAD_DIR, "0.png"));
//        System.out.println("验证码为：" + validateCode);
    }
}