数字图片的识别

《数字图像分析与处理》教学案例库之验证码识别算法研究与应用

《数字图像分析与处理》教学案例库之验证码识别算法研究与应用作者：刘海英陈鹏举郭俊美邓立霞孙涛赵阳来源：《高教学刊》2020年第27期摘要：随着计算机网络技术及验证码技术的快速发展，出现了更多复杂的验证码生成办法，如基于动态图像的验证码系统。

本案例针对给定系统的验证码为研究对象，提出一种具有针对性的策略算法，对比于其它识别算法，本研究算法的识别速度、精确均占有一定优势，具有一定的理论和实际意义。

关键词：数字图像处理;验证码;识别中图分类号：G640 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2020）27-0087-03Abstract： With the continuous development of computer network technology and verification code technology， more complicated verification code generation methods have appeared， such as a verification image system based on dynamic images. This case proposes another targeted strategy for the verification code of a given system. Compared with other recognition algorithms， the recognition speed and accuracy of this research algorithm have certain advantages and have certain theoretical and practical significance.Keywords： digital image processing; verification code; recognition隨着计算机和网络技术的发展，网络安全逐渐成为了人们关注的问题，验证码的重要性也日益凸显。

什么是数字图像

什么是数字图像随着数字技术的不断发展和应用，现实生活中的许多信息都可以用数字形式的数据进行处理和存储，数字图像就是这种以数字形式进行存储和处理的图像。

利用计算机可以对它进行常现图像处理技术所不能实现的加工处理，还可以将它在网上传输，可以多次拷贝而不失真。

一、获得图像的方法许多带有图像的文件都使用模拟图像如35mm幻灯片、透射片或反射片。

要获得一个数字图像必须将图像中的像素转换成数字信息，以便在计算机上进行处理和加工。

将模拟图像转换成数字图像的工作，通常可由扫描仪来完成。

扫描仪测量从图片发出或反射的光，依次记录光点的数值并产生一个彩色或黑白的数字拷贝。

这个图像被翻译成一系列的数字后存储在计算机的硬盘上或者其他的电子介质上，如可移动式硬盘，图形CD或记录磁带等。

一旦图像被转换成数字文件，它就能够被电子化地从一台计算机传输到另一台计算机上。

需了解的术语模拟图像——一个以连续形式存储的数据。

如在海边用传统相机拍摄的照片就是模拟图像。

数字图像——用二进制数字处理的数据（如通和断），如用数码相机拍摄的数字照片。

扫描仪——一个数字化的输入设备，产生比特图的拷贝，用以电子化地加工处理。

二、设计规划数字化的方法一个应用范围广泛的软件可以支持数字化的图像处理，如产生数字图形，修改数字图片，进行一些诸如页面设计之类的技术加工，并将一些图素组合在一个图像中。

通过应用这些软件所产生的图像被分成为两大类，即矢量图形和位图图像。

矢量图形经常用于线段绘图，标识语句作图和任何需要平滑过渡边缘清晰的图像。

矢量图形的一个优点就是它们能够被任意放大、缩小而不损失细节和清晰度，也不会扭曲。

位图图像通常是图片或照片一类的图像，如用扫描仪得到的图像。

位图图像利用扫描仪中的软件将图片的信息“映射”到虚拟的图形栅格中对应的空间，彩色像素填充每一个小格中，由此组成整个图像。

与矢量图形不同的是，如果没有非常好的图像质量，位图图像是不能被任意放大的。

用OpenCV和OCR识别图片中的表格数据！OpenCV简直太强大了！

⽤OpenCV和OCR识别图⽚中的表格数据！OpenCV简直太强⼤了！在很多时候，我们的数据来源形式是多种多样的，有时候数据（或表格）也会呈现在图⽚中。

那么，我们如何来获取图⽚中的有⽤数据呢？当⼀张图⽚中含有表格数据的时候，我们可以⽤OpenCV识别表格中的直线，然后再⽤OCR技术识别其中的⽂字。

本⽂仅作为如何识别图⽚中的表格的⼀个例⼦，希望能给读者⼀些启⽰。

笔者⽤到的⼯具如下：opencvpyteressactnumpy我们⽤opencv来识别表格中的直线，⽤pyteressact来识别单元格⽂字，⽤numpy做数值处理。

我们要识别的⽰例图⽚（AI.png）如下：⽰例图⽚ AI.png我们分以下⼏步进⾏识别：1. 识别表格中的横线，即分割记录（每⼀⾏）的横线；2. 识别表格中的竖线，即每个列的分割线；3. 找到数据所在的单元格；4. 利⽤pyteressact识别单元格的⽂字。

识别表格中的横线识别横线之前，我们先创建⼀个图⽚表格识别类（ImageTableOCR），如下：# -*- coding: utf-8 -*-import cv2import pytesseractimport numpy as npclass ImageTableOCR(object):# 初始化def __init__(self, ImagePath):# 读取图⽚self.image = cv2.imread(ImagePath, 1)# 把图⽚转换为灰度模式self.gray = cv2.cvtColor(self.image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)其中self.image为RGB模块的图⽚，self.gray为灰度模式的图⽚。

接下来，我们识别图⽚中的分割两条记录的横线。

注意到，相邻两条记录之间的颜⾊是不⼀致的，因此，我们利⽤图⽚灰度化后，每⼀⾏像素的平均值的差的绝对值来作为相邻两条记录的分割线，这样就能检测出分割两条记录的横线了。

怎样识别图片上的文字

细心看吧希望能帮助你要下载安装文字识别软件，你可以试试尚书七号，或者汉王等等下面教你如何使用ORC:OCR是英文Optical Character Recognition的缩写，翻译成中文就是通过光学技术对文字进行识别的意思, 是自动识别技术研究和应用领域中的一个重要方面。

它是一种能够将文字自动识别录入到电脑中的软件技术，是与扫描仪配套的主要软件，属于非键盘输入范畴，需要图像输入设备主要是扫描仪相配合。

现在OCR主要是指文字识别软件，在1996年清华紫光开始搭配中文识别软件之前，市场上的扫描仪和OCR软件一直是分开销售的,扫描仪厂商现在已把专业的OCR软件搭配自己生产的扫描仪出售。

OCR技术的迅速发展与扫描仪的广泛使用是密不可分的，近两年随着扫描仪逐渐普及和OCR技术的日臻完善，OCR己成为绝大多数扫描仪用户的得力助手。

一、OCR技术的发展历程自20世纪60年代初期出现第一代OCR产品开始，经过30多年的不断发展改进，包括手写体的各种OCR技术的研究取得了令人瞩目的成果，人们对OCR 产品的功能要求也从原来的单纯注重识别率，发展到对整个OCR系统的识别速度、用户界面的友好性、操作的简便性、产品的稳定性、适应性、可靠性和易升级性、售前售后服务质量等各方面提出更高的要求。

IBM公司最早开发了OCR产品，1965年在纽约世界博览会上展出了IBM公司的OCR产品——IBMl287。

当时的这款产品只能识别印刷体的数字、英文字母及部分符号，并且必须是指定的字体。

20世纪60年代末，日立公司和富士通公司也分别研制出各自的OCR产品。

全世界第一个实现手写体邮政编码识别的信函自动分拣系统是由日本东芝公司研制的，两年后NEC公司也推出了同样的系统。

到了1974年，信函的自动分拣率达到92％左右，并且广泛地应用在邮政系统中，发挥着较好的作用。

1983年日本东芝公司发布了其识别印刷体日文汉字的OCR系统OCRV595，其识别速度为每秒70～100个汉字，识别率为99．5％。

图像分析与识别ppt课件

识
别
数值计算，满足不了处理大数据量图像
的要求。
编辑课件
29
图第 ➢ 在上世纪60年代，第3代计算机的研制成
像一
分章功，以及快速傅里叶变换算法的发现和
析引与言
应用使得对图像的某些计算得以实现。
识
别 ➢ 人们从而逐步开始利用计算机对图像进
行加工利用。
编辑课件
30
图第 ➢ 在上世纪70年代，数字图像处理技术有
别
头部CT
编辑课件
52
超声波成像的实例
图第像一分章析引与言识别
甲状腺
肌肉层有损害
编辑课件
53
图第 ➢ 在医学中，无线电波可以用于核磁共振
像一
分章成像（MRI），是继CT后医学影像学的
析引与言
又一重大进步。
识 ➢ 相对于X-射线透视技术和放射造影技术，
别
MRI对人体没有辐射影响，相对于超声
析引
与言 ➢ 现在利用图像处理系统进行判读分析，
识
别
既可以提高效率，又可以从照片中提取
人工所不能发现的大量的有用情报。
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35
图第 ➢ 遥感技术分为飞机遥感和卫星遥感技术。
像一
分章析引
➢ 从遥感卫星所获得的图像的图像质量有
与言时不是很好，如果仍采用简单的直观判
识
别
读如此昂贵代价所获取的的图像是不合
图第像一分章析引与言识别
编辑课件
43
High-pass filtering (HPF) 图像融合算法
图第像一分章析引与言识别
编辑课件
44
High-pass modulation (HPM) 图像融合算法

数字图像处理与机器视觉-基于MATLAB实现第10章图像识别基础

模式识别方法：模式分类或模式匹配的方法有很多，总体分为四大类：
• 以数据聚类的监督学习方法； • 以统计分类的无监督学习方法； • 通过对基本单元判断是否符合某种规则的结构模式识别方法； • 可同时用于监督或者非监督学习的神经网络分类法。 1.线性判用一条直线来划分已有的学习集的数据，然后根据待测点在直线的那一边决定的分类。如下图可以做出一条直线来划分两种数据的分类。但是一般情况下的特征数很多，想降低特征数维度。可以通过投影的方式进行计算。然而使得一个多维度的特征数变换到一条直线上进行计算。可以减少计算工作的复杂度。
10.2 模式识别方法
c.对称连接网络对称连接网络有点像循环网络，但是单元之间的连接是对称的（它们在两个方向上权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更容易分析。这个网络中有更多的限制，因为它们遵守能量函数定律。没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”。有隐藏单元的对称连接的网络被称为“玻尔兹曼机” 。神经网络可以看成是从输入空间到输出空间的一个非线性映射，它通过调整权重和阈值来“学习”或发现变量间的关系，实现对事物的分类。由于神经网络是一种对数据分布无任何要求的非线性技术，它能有效解决非正态分布和非线性的评价问题，因而受到广泛的应用。由于神经网络具有信息的分布存储，并行处理及自学习能力等特点，它在泛化处理能力上显示出较高的优势。
模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。
基于监督学习的模式识别系统由4大部分组成，即待识别对象、预处理、特征提取和分类识别，如图10-1所示。
图10-1 模式识别流程图

人工智能导论--项目4 图像识别

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人工智能导论项目四物体识别--计算机视觉的应用
目录
Cபைடு நூலகம்NTENTS
01 项目背景 02 思维导图 03 思政聚焦 04 项目相关知识 05 项目任务 06 项目小结与展望
01
项目背景
• 物体识别背景介绍
伴随着图片成为互联网中的主要信息载体，难题随之出现。当信息由文字记载时，我们可以通过关键词搜索轻易找到所需内容并进行任意编辑，而当信息由图片记载时，我们却无法对图片中的内容进行检索，从而影响了我们从图片中找到关键内容的效率。图片给我们带来了快捷的信息记录和分享方式，却降低了我们的信息检索效率。在这个环境下，借助计算机实现图像主体的识别技术就显得尤为重要。
04
项目相关知识
• 物体识别
人类和计算机是如何识别这张图片的呢？
• 物体识别的任务划分
a) 分类
b) 分类+定位物体识别任务划分
c) 多目标检测
• 分类的相关技术
图像分类的流程包括训练阶段和测试阶段名词解释：训练集、测试集、独热编码、置信率
4种类别的训练图片
• 图像的原始特征表示形式
莱娜灰度图
• 目标检测相关技术
滑动窗口检测示意图
• 目标检测相关技术
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）：当边框预测环节生成了大量建议边框后，接着要为每个矩形框做类别分类概率，最后需要判别哪些矩形框是没用的。所谓的非极大值抑制就是根据分类器类别分类概率做排序，从小到大排序，先拿最大概率候选框与其他框计算重叠度IOU，丢弃高于阈值的建议框。然后从没有被丢弃的建议框中再找最大概率建议框，重复上述操作，直到找到所有被保留下来的建议框。

中班对应的数字和图片连线教案

中班对应的数字和图片连线教案教案标题：中班对应的数字和图片连线教案教学目标：1. 让学生能够正确地将数字与相应的图片进行连线。

2. 帮助学生提高数字识别能力和视觉认知能力。

3. 培养学生观察力和集中注意力。

教学准备：1. 数字和相应的图片卡片（例如数字1-10和与之对应的图片卡片）。

2. 黑板或白板。

3. 彩色粉笔或白板笔。

4. 学生桌椅。

教学过程：引入活动：1. 引导学生回顾之前学过的数字和相应的图片，例如数字1-10和与之对应的图片（如1个苹果、2个球等）。

2. 通过展示卡片或图片，复习数字和相应的图片，让学生能够回忆起它们。

主体活动：1. 将数字和相应的图片卡片混合放置在桌面上。

2. 让学生一个接一个地选择一张数字卡片和一张相应的图片卡片，并将它们正确地连线。

3. 鼓励学生在选择卡片之前，先说出数字，然后再找到相应的图片卡片。

4. 逐渐增加难度，增加数字和图片的数量，以挑战学生的记忆和注意力。

巩固活动：1. 将数字和相应的图片卡片重新混合放置在桌面上。

2. 让学生自主地选择数字卡片和相应的图片卡片进行连线活动。

3. 教师在旁边提供指导和帮助，确保学生的正确理解和操作。

结束活动：1. 让学生展示他们正确连线的数字和图片。

2. 夸奖学生的努力和成就，并鼓励他们继续练习数字和图片的连线活动。

拓展活动：1. 让学生创造自己的数字和相应的图片卡片，并与同伴进行连线活动。

2. 引导学生进行数字和图片的排序活动，例如按照数字大小或图片的特征进行排序。

教学评估：1. 观察学生在活动中的参与程度和操作准确性。

2. 监听学生在活动中的口头表达，包括数字的说法和图片的描述。

3. 收集学生的连线作品，评估他们对数字和图片的理解和应用能力。

教学延伸：1. 鼓励学生在日常生活中观察和识别数字和相应的图片，如看到几只鸟、几个人等。

2. 提供更多的数字和图片资源，让学生进行更多的连线活动，加强他们的数字识别和视觉认知能力。

精通Matlab数字图像处理与识别

1.2.1从图像处理到图像识别 1.2.2数字图像处理与识别的应用实例 1.2.3数字图像处理与识别的基本步骤
1.3.1邻接性、连通性、区域和边界 1.3.2距离度量的几种方法 1.3.3基本的图像操作
2.2 Matlab图像类型及其存储方式
2.1 Matlab R2011a简介
2.3 Matlab的图像转换
10.4.1灰度膨胀及其实现 10.4.2灰度腐蚀及其实现 10.4.3灰度开、闭运算及其实现 10.4.4顶帽变换（top-hat）及其实现
0 1
11.1图像分割概述
0 2
11.2边缘检测
0 3
11.3霍夫变换
0 4
11.4阈值分割
0 6
11.6基于形态学分水岭算法的图像分割
0 5
4.7插值算法
4.8 Matlab综合案例——人脸图像配准
4.2.1图像平移的变换公式 4.2.2图像平移的Matlab实现
4.3.1图像镜像的变换公式 4.3.2图像镜像的Matlab实现
4.4.1图像转置的变换公式 4.4.2图像转置的Matlab实现
4.5.1图像缩放的变换公式 4.5.2图像缩放的Matlab实现
12.2.1简单的区域描绘子及其Matlab实现 12.2.2直方图及其统计特征 12.2.3灰度共现矩阵
12.3.1维度灾难 12.3.2特征选择简介 12.3.3主成分分析 12.3.4快速PCA及其实现
12.4.1数据集简介 12.4.2生成样本矩阵 12.4.3主成分分析 12.4.4主成分脸可视化分析 12.4.5基于主分量的人脸重建
1
域滤波殊途同
归
6.2傅立叶变
2

数字图像识别技术挑战与发展前景剖析

数字图像识别技术挑战与发展前景剖析数字图像识别技术通过对图像进行处理和分析，能够从中提取特征并进行物体、人脸、手势等的识别。

随着科技的不断进步和人工智能的发展，数字图像识别技术在各个领域的应用也越来越广泛，如安防监控、医学影像、自动驾驶等。

本文将对数字图像识别技术的挑战和发展前景进行深入剖析。

首先，数字图像识别技术面临的挑战主要有以下几个方面。

第一，图像质量问题。

由于图像来源的多样性和不确定性，图像中存在噪声、模糊和失真等问题，这对于图像识别的准确性提出了很大的挑战。

第二，多样性和变化性问题。

不同的目标物体在形状、颜色、姿态等方面具有很大的差异性，而且在不同的环境和条件下，目标物体的外观也会发生变化，这就要求数字图像识别技术能够具备一定的鲁棒性和适应性。

第三，大规模数据处理问题。

现如今，数字图像数据呈指数级增长，处理这些大规模数据对于计算资源和算法的要求非常高，如何高效地进行图像处理和识别成为了一个重要的挑战。

然而，数字图像识别技术的发展前景仍然非常广阔。

首先，数字图像识别技术在安防监控领域有着重要的应用前景。

通过对监控图像进行识别分析，可以及时发现异常情况，并采取相应的措施，提高安全性和防范能力。

其次，数字图像识别技术在医学影像领域也有着广泛的应用前景。

通过对医学影像的识别分析，可以辅助医生进行疾病诊断，提高疾病的早期发现和治疗效果。

此外，数字图像识别技术还具有很大的商业价值，可以应用于人脸支付、智能交通等领域，为人们的生活带来便利。

为了应对数字图像识别技术挑战，提高识别的准确性和鲁棒性，研究者们正在不断探索新的方法和技术。

首先，深度学习技术在数字图像识别中得到了广泛应用。

深度学习可以通过多层次的神经网络结构来分析和提取图像特征，极大地提高了图像识别的准确性和鲁棒性。

其次，基于特征工程的方法也在一定程度上可以提高图像识别的性能。

通过对图像的预处理和特征提取，可以将复杂的图像数据转化为易于识别的特征向量，进而进行分类和识别。

数字图像处理中指纹识别技术的分析

611 指纹识别技术的基本理论众所周知,指纹是指手指末端正面皮肤上凸凹不平的纹路,我们人类指纹的形成是来自于最初的胚胎发育中,有着很强的不确定性,在胚胎发育的初始环境下,每个人形成的指纹在图案、纹路、交叉点和断点都不相同,医学上已经证明每个人手指上的这些特征都是不相同的,而且这些特征具有唯一性和永久性,根据这种唯一性和永久性特征,可以用来判定每个人身份。

在实际产品的应用中,首先把指纹采集存储下来,然后把用户的指纹与计算机中预先存储的指纹,进行比对,看其是否一致,进而来判定用户的真实身份,这样以来就能很好地把非法用户拒之门外。

这种利用人的生理或行为特征来识别人的身份的技术称为生物识别技术,更具体的讲,生物识别技术就是为了进行身份验证而采用自动技术取出其人的生理特征或行为特征,并将这些特征或特点与数据库的模板数据进行比较,完成身份验证的一种技术方案,在常见的生物识别技术中,指纹识别技术是最流行也是应用领域最多的一种技术。

指纹识别系统可以分为两大类:一类是验证类,另一类是辨识类。

把用户当场录入的指纹与己经登记的指纹进行一对一核对的方法称之为验证,主要目的是来判定这个指纹和登记的指纹是否相同。

把实际现场采集到的指纹与数据厍中的事先存储指纹逐一进行对比,从而找出与实际现场采集的指纹相匹配的指纹,这种方法称之为辨识,主要目的是来从指纹数据库中找出与现场采集的指纹相同的指纹。

验证类与辨识类这两种类型都能较准确地验证用户的真实身份。

2 指纹识别技术的身份认证在计算机应用系统中,文件的保护、系统的登陆,大多都采用用户名+密码的形式进行身份验证,实际上这种身份验证的方法是不安全的,经常会出现一些问题。

比如密码容易忘记、容易泄露、也容易被别人猜到。

在实际生活中一些用户设置的密码比较简单、有些用户用的还是初始密码。

经常要求用户更改密码,可有的用户还是不改、有的改了给忘记了,这些都会给用户的身份信息安全带来了一系列问题。

一种基于忆阻器的用于识别手写数字图像神经网络研究

• 36•忆阻器在神经网络方面有巨大的潜力优势。

利用忆阻器的模拟特性可以很好的存储神经网络的权重。

本文通过MATLAB 的simulink 工具箱搭建一种带阈值的线性忆阻器模型，并利用此忆阻器模型设计用于点积计算的忆阻器阵列，接着提出一个基于忆阻器的CNN 硬件结构。

忆阻器阵列应用于卷积神经网络模型中的卷积层、池化层和全连接层，并采用ReLU 激活函数处理卷积层输出。

文中采用MATLAB simulink 工具箱进行基于忆阻器的神经网络硬件电路系统建模，实现一个基本的卷积神经网络的功能。

随机在MNIST 手写数字图像数据集中抽取图像进行网络模型验证仿真实验。

仿真结果表明，模型具有良好的性能，对进行验证的手写数字图像有良好的识别效果。

忆阻器作为一种新型的无源器件，被称为第四类基本电子元器件，用以描述磁通量和电荷之间的关系，近年来引起人们的高度关注并在存储和计算方面进行研究与应用。

忆阻器会根据施加在自身的电学激励改变阻值，实现学习和记忆的功能。

忆阻器的惠普实验室第一次得到实际的忆阻器器件。

随着忆阻器相关理论的研究，越来越多的模型被提出，如阈值自适应模型(ThrEshold Adaptive Memristor Model,TEAM)、自旋忆阻器模型等。

本文用于神经网络模型研究的忆阻器是一种带阈值的线性模型，公式如下：(1)其中，V G 是施加在忆阻器模型上的电压值；V pos 是模型的正向阈值电压值，大小为1.25V ；V neg 是模型的反向阈值电压值，大小为-1.2V ；δR 是忆阻器的最大电阻R off 和最小电阻R on 的差值；t step 是一种基于忆阻器的用于识别手写数字图像神经网络研究北方工业大学戴澜王建勋图1 忆阻器模型结构图图2 忆阻器仿真结果示意图特性符合神经突触的特性，非常适合实现神经网络点积计算，并用于实现神经网络硬件电路。

忆阻器已经被广泛应用于相关研究，如卷积神经网络、脉冲神经网络、Hopfield 神经网络等，实现神经网络硬件加速器的功能，减少硬件开销，提升神经网络算法运算速度。

c#实现识别图片上的验证码数字

c#实现识别图⽚上的验证码数字public void imgdo(Bitmap img){//去⾊Bitmap btp = img;Color c = new Color();int rr, gg, bb;for (int i = 0; i < btp.Width; i++){for (int j = 0; j < btp.Height; j++){//取图⽚当前的像素点c = btp.GetPixel(i, j);rr = c.R; gg = c.G; bb = c.B;//改变颜⾊if (rr == 102 && gg == 0 && bb == 0){//重新设置当前的像素点btp.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(255, 255, 255, 255));}if (rr == 153 && gg == 0 && bb == 0){//重新设置当前的像素点btp.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(255, 255, 255, 255));} if (rr == 153 && gg == 0 && bb == 51){//重新设置当前的像素点btp.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(255, 255, 255, 255));} if (rr == 153 && gg == 43 && bb == 51){//重新设置当前的像素点btp.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(255, 255, 255, 255));}if (rr == 255 && gg == 255 && bb == 0){//重新设置当前的像素点btp.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(255, 255, 255, 255));}if (rr == 255 && gg == 255 && bb == 51){//重新设置当前的像素点btp.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(255, 255, 255, 255));}}}btp.Save("d:\\去除相关颜⾊.png");pictureBox2.Image = Image.FromFile("d:\\去除相关颜⾊.png");//灰度Bitmap bmphd = btp;for (int i = 0; i < bmphd.Width; i++){for (int j = 0; j < bmphd.Height; j++){//取图⽚当前的像素点var color = bmphd.GetPixel(i, j);var gray = (int)(color.R * 0.001 + color.G * 0.700 + color.B * 0.250);//重新设置当前的像素点bmphd.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(gray, gray, gray));}}bmphd.Save("d:\\灰度.png");pictureBox27.Image = Image.FromFile("d:\\灰度.png");//⼆值化Bitmap erzhi = bmphd;Bitmap orcbmp;int nn = 3;int w = erzhi.Width;int h = erzhi.Height;BitmapData data = erzhi.LockBits(new Rectangle(0, 0, w, h), ImageLockMode.ReadOnly, PixelFormat.Format24bppRgb);unsafe{byte* p = (byte*)data.Scan0;byte[,] vSource = new byte[w, h];int offset = data.Stride - w * nn;for (int y = 0; y < h; y++){for (int x = 0; x < w; x++){vSource[x, y] = (byte)(((int)p[0] + (int)p[1] + (int)p[2]) / 3);p += nn;}p += offset;}erzhi.UnlockBits(data);Bitmap bmpDest = new Bitmap(w, h, PixelFormat.Format24bppRgb);BitmapData dataDest = bmpDest.LockBits(new Rectangle(0, 0, w, h), ImageLockMode.WriteOnly, PixelFormat.Format24bppRgb); p = (byte*)dataDest.Scan0;offset = dataDest.Stride - w * nn;for (int y = 0; y < h; y++){for (int x = 0; x < w; x++){p[0] = p[1] = p[2] = (int)vSource[x, y] > 161 ? (byte)255 : (byte)0;//p[0] = p[1] = p[2] = (int)GetAverageColor(vSource, x, y, w, h) > 50 ? (byte)255 : (byte)0;p += nn;}p += offset;}bmpDest.UnlockBits(dataDest);orcbmp = bmpDest;orcbmp.Save("d:\\⼆值化.png");pictureBox29.Image = Image.FromFile("d:\\⼆值化.png");}//OCR的值if (orcbmp != null){string result = Ocr(orcbmp);label32.Text = result.Replace("\n", "\r\n").Replace(" ", "");}}C#识别验证码图⽚通⽤类using System;using System.Collections.Generic;using System.Text;using System.Collections;using System.Drawing;using System.Drawing.Imaging;using System.Runtime.InteropServices;namespace BallotAiying2{class UnCodebase{public Bitmap bmpobj;public UnCodebase(Bitmap pic){bmpobj = new Bitmap(pic); //转换为Format32bppRgb}/// <summary>/// 根据RGB，计算灰度值/// </summary>/// <param name="posClr">Color值</param>/// <returns>灰度值，整型</returns>private int GetGrayNumColor(System.Drawing.Color posClr){return (posClr.R * 19595 + posClr.G * 38469 + posClr.B * 7472) >> 16;}/// <summary>/// 灰度转换,逐点⽅式/// </summary>public void GrayByPixels(){for (int i = 0; i < bmpobj.Height; i++){for (int j = 0; j < bmpobj.Width; j++){int tmpValue = GetGrayNumColor(bmpobj.GetPixel(j, i));bmpobj.SetPixel(j, i, Color.FromArgb(tmpValue, tmpValue, tmpValue));}}}/// <summary>/// 去图形边框/// </summary>/// <param name="borderWidth"></param>public void ClearPicBorder(int borderWidth){for (int i = 0; i < bmpobj.Height; i++){for (int j = 0; j < bmpobj.Width; j++){if (i < borderWidth || j < borderWidth || j > bmpobj.Width - 1 - borderWidth || i > bmpobj.Height - 1 - borderWidth)bmpobj.SetPixel(j, i, Color.FromArgb(255, 255, 255));}}}/// <summary>/// 灰度转换,逐⾏⽅式/// </summary>public void GrayByLine(){Rectangle rec = new Rectangle(0, 0, bmpobj.Width, bmpobj.Height);BitmapData bmpData = bmpobj.LockBits(rec, ImageLockMode.ReadWrite, bmpobj.PixelFormat);// PixelFormat.Format32bppPArgb); // bmpData.PixelFormat = PixelFormat.Format24bppRgb;IntPtr scan0 = bmpData.Scan0;int len = bmpobj.Width * bmpobj.Height;int[] pixels = new int[len];Marshal.Copy(scan0, pixels, 0, len);//对图⽚进⾏处理int GrayValue = 0;for (int i = 0; i < len; i++){GrayValue = GetGrayNumColor(Color.FromArgb(pixels));pixels = (byte)(Color.FromArgb(GrayValue, GrayValue, GrayValue)).ToArgb(); //Color转byte}bmpobj.UnlockBits(bmpData);}/// <summary>/// 得到有效图形并调整为可平均分割的⼤⼩/// </summary>/// <param name="dgGrayValue">灰度背景分界值</param>/// <param name="CharsCount">有效字符数</param>/// <returns></returns>public void GetPicValidByValue(int dgGrayValue, int CharsCount){int posx1 = bmpobj.Width; int posy1 = bmpobj.Height;int posx2 = 0; int posy2 = 0;for (int i = 0; i < bmpobj.Height; i++) //找有效区{for (int j = 0; j < bmpobj.Width; j++){int pixelValue = bmpobj.GetPixel(j, i).R;if (pixelValue < dgGrayValue) //根据灰度值if (posx1 > j) posx1 = j;if (posy1 > i) posy1 = i;if (posx2 < j) posx2 = j;if (posy2 < i) posy2 = i;};};};// 确保能整除int Span = CharsCount - (posx2 - posx1 + 1) % CharsCount; //可整除的差额数if (Span < CharsCount){int leftSpan = Span / 2; //分配到左边的空列，如span为单数,则右边⽐左边⼤1if (posx1 > leftSpan)posx1 = posx1 - leftSpan;if (posx2 + Span - leftSpan < bmpobj.Width)posx2 = posx2 + Span - leftSpan;}//复制新图Rectangle cloneRect = new Rectangle(posx1, posy1, posx2 - posx1 + 1, posy2 - posy1 + 1); bmpobj = bmpobj.Clone(cloneRect, bmpobj.PixelFormat);}/// <summary>/// 得到有效图形,图形为类变量/// </summary>/// <param name="dgGrayValue">灰度背景分界值</param>/// <param name="CharsCount">有效字符数</param>/// <returns></returns>public void GetPicValidByValue(int dgGrayValue){int posx1 = bmpobj.Width; int posy1 = bmpobj.Height;int posx2 = 0; int posy2 = 0;for (int i = 0; i < bmpobj.Height; i++) //找有效区{for (int j = 0; j < bmpobj.Width; j++){int pixelValue = bmpobj.GetPixel(j, i).R;if (pixelValue < dgGrayValue) //根据灰度值{if (posx1 > j) posx1 = j;if (posy1 > i) posy1 = i;if (posx2 < j) posx2 = j;if (posy2 < i) posy2 = i;};};};//复制新图Rectangle cloneRect = new Rectangle(posx1, posy1, posx2 - posx1 + 1, posy2 - posy1 + 1); bmpobj = bmpobj.Clone(cloneRect, bmpobj.PixelFormat);}/// <summary>/// 得到有效图形,图形由外⾯传⼊/// </summary>/// <param name="dgGrayValue">灰度背景分界值</param>/// <param name="CharsCount">有效字符数</param>/// <returns></returns>public Bitmap GetPicValidByValue(Bitmap singlepic, int dgGrayValue){int posx1 = singlepic.Width; int posy1 = singlepic.Height;int posx2 = 0; int posy2 = 0;for (int i = 0; i < singlepic.Height; i++) //找有效区{for (int j = 0; j < singlepic.Width; j++){int pixelValue = singlepic.GetPixel(j, i).R;if (pixelValue < dgGrayValue) //根据灰度值{if (posx1 > j) posx1 = j;if (posy1 > i) posy1 = i;if (posx2 < j) posx2 = j;if (posy2 < i) posy2 = i;};};//复制新图Rectangle cloneRect = new Rectangle(posx1, posy1, posx2 - posx1 + 1, posy2 - posy1 + 1); return singlepic.Clone(cloneRect, singlepic.PixelFormat);}/// <summary>/// 平均分割图⽚/// </summary>/// <param name="RowNum">⽔平上分割数</param>/// <param name="ColNum">垂直上分割数</param>/// <returns>分割好的图⽚数组</returns>public Bitmap [] GetSplitPics(int RowNum,int ColNum){if (RowNum == 0 || ColNum == 0)return null;int singW = bmpobj.Width / RowNum;int singH = bmpobj.Height / ColNum;Bitmap [] PicArray=new Bitmap[RowNum*ColNum];Rectangle cloneRect;for (int i = 0; i < ColNum; i++) //找有效区{for (int j = 0; j < RowNum; j++){cloneRect = new Rectangle(j*singW, i*singH, singW , singH);PicArray[i*RowNum+j]=bmpobj.Clone(cloneRect, bmpobj.PixelFormat);//复制⼩块图}}return PicArray;}/// <summary>/// 返回灰度图⽚的点阵描述字串，1表⽰灰点，0表⽰背景/// </summary>/// <param name="singlepic">灰度图</param>/// <param name="dgGrayValue">背前景灰⾊界限</param>/// <returns></returns>public string GetSingleBmpCode(Bitmap singlepic, int dgGrayValue){Color piexl;string code = "";for (int posy = 0; posy < singlepic.Height; posy++)for (int posx = 0; posx < singlepic.Width; posx++){piexl = singlepic.GetPixel(posx, posy);if (piexl.R < dgGrayValue) // Color.Black )code = code + "1";elsecode = code + "0";}return code;}}}以上2则都是使⽤C#实现的orc识别的代码，希望对⼤家学习C#有所帮助。

[转]识别图片中的数字------基本思路

[转]识别图⽚中的数字------基本思路1. 读取矩阵拿到⼀张带有数字的图⽚后，⾸先就是得到它的rgb矩阵。

这对于bmp格式⽂件来说易如反掌，对于jpg的相对⿇烦⼀些。

假设我们现在已经得到了rgb矩阵M(m*n)，每个点都有三个属性(r,g,b)。

2. 灰度化将彩⾊图⽚转化为灰⾊图⽚，⽬的在于使图⽚颜⾊初步单调，便于第3步的进⾏。

实现⽅法很多，可以将每个点的(r,g,b)设置为(a*r+b*g+c*b)，其中a+b+c=1，即加权平均；也可以设置为(max(r,g,b))或者(min(r,g,b))。

我采⽤的是加权法：0.11*blue+0.59*green+0.30*red。

3. ⿊⽩化将灰⾊图⽚转化为⿊⽩图⽚。

这⼀步是为了后期处理上的⽅便。

⼤多数⼈会选择阈值法：设置⼀个(rx,gx,bx)，逐点⽐较，将所有的点设置为⿊⾊(0,0,0)或者⽩⾊(255,255,255)。

我采⽤的⽅法是：1. //转为⿊⽩两⾊2. void CMyBitMap::Trans1()3. {4. ColorData color;5. for(int i=0;i<width*height;i++)6. {7. color=color_data[i];8. int max=100;9. if((color.blue < max) || (color .green<max) || (color.red <max))10. {11. color.blue=0;12. color.green=0;13. color.red=0;14. }15. else16. {17. color.blue=255;18. color.green=255;19. color.red=255;20. }21. color_data[i]=color;22. }23. }4. 腐蚀和膨胀考虑到图⽚中的数字笔画可能⽐较细，同时有⼀些噪⾳斑点存在，需要进⾏腐蚀处理+膨胀处理。

C++opencv数字识别

C++opencv数字识别#include "cv.h"#include "highgui.h"#include "cxcore.h"#include <stdlib.h>#include <stdio.h>#define N 5//载⼊数字图⽚个数char *testPic[] = {"test1.jpg"};int thres = 115; //⼆值化阀值int n_min = 80; //识别数字轮廓长度的下限单位（像素）int n_max = 400; //识别数字轮廓长度的上限//数字轮廓的长度和宽度单位（像素）int n_width_min = 5, n_width_max = 40;int n_height_min = 30, n_height_max = 50;// 数组成员之间的距离⼩于⼀个阀值视为⼀个数int n_width_n_min = 15, n_width_n_max = 40;char *picture[] = {"0.jpg", "1.jpg", "2.jpg", "3.jpg", "4.jpg"}; //数字图⽚集这⾥储存⽩底⿊⼦的数字图⽚ 0 - 4；CvSeq *pic[N];//储存数字图⽚轮廓CvSeq* GetImageContour(IplImage* srcIn,int flag = 0){IplImage* src = cvCreateImage(cvGetSize(srcIn), 8, 1);//拷贝图像cvCopy(srcIn, src);//创建空间CvMemStorage* mem = cvCreateMemStorage(0);if(!mem){printf("mem is NULL!");}//⼆值化图像cvThreshold(src, src, thres, 255, CV_THRESH_BINARY_INV);//计算图像轮廓 0-只获取最外部轮廓 1-获取全部轮廓CvSeq* seq;//储存图⽚轮廓信息if(flag == 0){cvFindContours(src, mem, &seq, sizeof(CvContour), CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE, cvPoint(0,0)); }if(flag == 1){cvFindContours(src, mem, &seq, sizeof(CvContour), CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_NONE, cvPoint(0,0));}//释放图像空间cvReleaseImage(&src);//返回轮廓信息return seq;}//数字图⽚轮廓计算void Init(void){IplImage *src0, *src;for(int i = 0; picture[i] != 0; i++){src0 = cvLoadImage(picture[i], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);if(!src0){printf("Couldn't load %s\n", picture[i]);exit(1);}src = cvCloneImage(src0);pic[i] = GetImageContour(src, 0);//只获取最外部轮廓}}int ReadNumber(CvSeq* contoursTemp){double tmp = 5,min = 5;int num = -1;for(int i = 0; i < N; i++){tmp = cvMatchShapes(contoursTemp,pic[i],1); //匹配if(tmp < min){min = tmp;num = i;}}return num;}void Paixu(int numList[100][2], int count) //将数字按横坐标从左往右排列{int tem = 0;int newList[100] = {0}; //数字融合后的新序列for(int i = 0; i < count - 1; i++){for(int j = i + 1; j < count; j++){if(numList[i][1] > numList[j][1]){//交换坐标tem = numList[i][1];numList[i][1] = numList[j][1];numList[j][1] = tem;//交换数字tem = numList[i][0];numList[i][0] = numList[j][0];numList[j][0] = tem;}}}if(count == 0){printf("no number!");}else{for(int i = 0; i < count; i++){printf("%d\t",numList[i][0]);}}//数字融合，可以⾃⼰改。

小朋友看图找数字游戏教案

小朋友看图找数字游戏教案教案标题：小朋友看图找数字游戏教案教案目标：1. 帮助小朋友提高数字识别能力。

2. 培养小朋友观察力和注意力。

3. 促进小朋友与他人的合作和交流。

教学准备：1. 数字卡片：1-10的数字卡片，每个数字至少准备两个。

2. 图片卡片：包含不同数量物体的图片卡片，如水果、动物等。

3. 游戏规则卡片：简单明了地解释游戏规则。

教学过程：引入（5分钟）：1. 向学生展示数字卡片，逐个读出数字，让学生跟读。

2. 引导学生观察图片卡片，并提问：“你能看到多少个苹果？”等类似问题，激发学生的兴趣。

游戏规则介绍（5分钟）：1. 向学生解释游戏规则：老师将会给你们展示一张图片卡片，你们要仔细观察图片上的物体数量，并找到相应数量的数字卡片。

2. 强调合作和交流的重要性，鼓励学生互相帮助和讨论。

游戏实施（15分钟）：1. 老师展示第一张图片卡片，询问学生：“你们看到了多少个苹果？”2. 学生观察图片，然后在桌上找到相应数量的数字卡片，将其放在图片旁边。

3. 学生互相核对答案，并与老师确认是否正确。

游戏扩展（10分钟）：1. 增加难度：使用更复杂的图片卡片，包含多种物体和不同数量。

2. 增加速度：限制学生在规定时间内找到正确的数字卡片。

3. 变换角色：让学生轮流扮演老师的角色，出示图片卡片并提问其他学生。

游戏总结（5分钟）：1. 回顾游戏过程，询问学生对游戏的感受和收获。

2. 强调数字识别的重要性，并鼓励学生在日常生活中多加练习。

3. 表扬学生的努力和合作精神。

教学延伸：1. 鼓励学生在家中进行类似的游戏，与家人一起参与。

2. 制作更多的图片卡片，让学生创造自己的游戏规则。

3. 引导学生将数字与实际生活中的物体联系起来，例如在超市中寻找特定数量的物品。

教案评估：1. 观察学生在游戏中的参与程度和合作能力。

2. 收集学生的答案和讨论记录，评估他们对数字的识别能力。

3. 学生的反馈和回答问题的准确性。