这里的方法只是利用思路和方法对CSDN新版特征码进行识别,只对一部分特征码有效。不过通过改进算法,应该可以得到很好的效果。
字符之间的距离随机,还有可能连在一起。
现在看变化:
变成
,这样1、2、4三点的干扰就没意义了。
这里的干扰点比较少,基本又是单独存在的,处理起来就更简单了。判断某个点上下左右8个位置有几个点是黑点就基本上可以判断了。下面是处理后的效果:
处理到这里,1-4的干扰基本被去除了。
下面开始截取字符(对应第5点),我这里使用了一个并不完美的办法,先获取每个字符的左右范围,再获取这个字符的上下范围,这样字符所在的矩形框就出来了,这里使用的字符太工整了,接下来识别没什么难度了;
代码限于篇幅,这部分代码就不贴了。
到目前为止,第6-7点还没有被提及,这就是该特征码难度较高的部分。
这些都要优化算法。