C# 实现验证码图片识别示例

首先，你需要安装 Emgu.CV 库，这可以通过 NuGet 包管理器来安装。

在 Visual Studio 中安装：

打开 NuGet 包管理器，搜索 Emgu.CV，然后点击 安装。
安装完成后，我们可以开始编写代码。

csharp

using System;
using System.Drawing;
using Emgu.CV;
using Emgu.CV.Structure;
using Emgu.CV.CvEnum;
using System.Linq;
using System.Text.RegularExpressions;

namespace CaptchaRecognizer
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
// 加载验证码图片
string captchaImagePath = @"path_to_your_captcha_image.png";
var image = new Image<Bgr, byte>(captchaImagePath);

        // 转换为灰度图像
        var grayImage = image.Convert<Gray, byte>();

        // 使用二值化（阈值处理）来增强验证码文字的对比度
        var binaryImage = grayImage.ThresholdBinary(new Gray(200), new Gray(255));

        // 进行腐蚀操作以消除噪点
        var erodedImage = binaryImage.Erode(1);

        // 显示处理后的图片（可选）
        CvInvoke.Imshow("Processed Image", erodedImage);
        CvInvoke.WaitKey(0);  // 等待按键关闭窗口

        // 提取字符区域并进行 OCR 识别
        var text = ExtractTextUsingTesseract(erodedImage);
        Console.WriteLine("识别的验证码是: " + text);
    }

更多内容访问ttocr.com或联系1436423940
// 使用 Tesseract OCR 提取文字
static string ExtractTextUsingTesseract(Image<Gray, byte> processedImage)
{
// 确保你已经安装了 Tesseract OCR 引擎并配置好了路径
var ocrEngine = new Tesseract.TesseractEngine(@"./tessdata", "eng", Tesseract.PageSegMode.Auto);
var img = processedImage.ToBitmap();

        var result = ocrEngine.Process(img);
        return result.GetText().Trim();
    }
}

}
代码解释
加载图像： 我们使用 Emgu.CV 中的 Image<Bgr, byte> 来加载并读取图像。
灰度化： 先将彩色图像转换为灰度图像，这样更容易进行阈值处理和噪声去除。
二值化： 使用 ThresholdBinary 函数对灰度图像进行二值化处理，增强验证码字符的对比度。
腐蚀处理： 使用 Erode 操作进一步消除图像中的噪点。
OCR： 使用 Tesseract OCR 引擎来识别图像中的文字。Tesseract 是一个开源的 OCR 库，可以通过 NuGet 包管理器 安装。你需要确保下载并设置了正确的 tessdata 语言包。
安装 Tesseract OCR 引擎
要使用 Tesseract，你可以通过 NuGet 安装它：

在 Visual Studio 的 NuGet 包管理器中，搜索并安装 Tesseract 包。
你还需要在本地安装 Tesseract 引擎，并确保在程序中正确设置路径（@"./tessdata"）。
注意事项
验证码的复杂程度可能影响识别的准确性。对于噪声很大的验证码，你可能需要更多的图像预处理步骤，如高斯模糊、膨胀、轮廓检测等。
Tesseract 的识别率取决于验证码的字体、大小、颜色对比度等因素。你可能需要调整处理过程来获得更高的准确率。