使用C#的aforge类库识别验证码实例

作为网站作者，我可以为大家讲解一下使用C#的AForge类库识别验证码的完整攻略。

安装AForge类库

首先，我们需要在项目中安装AForge类库，可以通过NuGet进行安装。

打开Visual Studio，在项目面板上右键，点击“管理NuGet程序包”。在搜索框中输入“AForge”，找到“AForge.Imaging”和“AForge.Math”库并安装。

获取验证码图片

在进行验证码识别前，我们需要先获取验证码图片。

假设我们要进行的验证码识别的网站是“https://example.com”，我们可以使用C#的HttpWebRequest和HttpWebResponse类来获取验证码图片。以下是示例代码：

HttpWebRequest request = (HttpWebRequest)WebRequest.Create("https://example.com/captcha.png");
request.Method = "GET";
request.Accept = "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8";
request.Headers.Add("Accept-Encoding", "gzip, deflate, br");
request.Headers.Add("Upgrade-Insecure-Requests", "1");
request.UserAgent = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.159 Safari/537.36 Edg/92.0.902.84";
request.Headers.Add("Sec-Fetch-Site", "none");
request.Headers.Add("Sec-Fetch-Mode", "navigate");
request.Headers.Add("Sec-Fetch-Dest", "document");
HttpWebResponse response = (HttpWebResponse)request.GetResponse();
Stream stream = response.GetResponseStream();
Bitmap image = new Bitmap(stream);

图像处理

获取了验证码图片之后，我们需要对图片进行处理，将其转换为可以进行识别的格式。以下是示例代码：

二值化处理

将颜色图像转换为二值图像，只有两种颜色：黑色和白色。

Grayscale grayFilter = new Grayscale(0.2125, 0.7154, 0.0721);
Bitmap grayImage = grayFilter.Apply(image);
Threshold thresholdFilter = new Threshold();
Bitmap thresholdImage = thresholdFilter.Apply(grayImage);

字符分割

对于验证码图片中的每个字符，我们需要将其单独识别，因此需要对图片进行字符分割。一般可以通过水平投影和垂直投影来实现。

List<int> blackPoints = new List<int>();
for (int x = 0; x < thresholdImage.Width; x++)
{
    int count = 0;
    for (int y = 0; y < thresholdImage.Height; y++)
    {
        if (thresholdImage.GetPixel(x, y).R == 0)
        {
            count++;
        }
    }
    blackPoints.Add(count);
}

使用神经网络进行识别

对于每个字符，我们可以使用神经网络进行识别。以下是一个使用AForge类库的神经网络进行识别验证码的示例代码：

// 创建神经网络
ActivationNetwork network = new ActivationNetwork(new BipolarSigmoidFunction(2),
    thresholdImage.Height * thresholdImage.Width, 20, 10);

// 训练神经网络
BackPropagationLearning teacher = new BackPropagationLearning(network);
double[][] input = new double[trainingSet.Count][];
double[][] output = new double[trainingSet.Count][];
for (int i = 0; i < trainingSet.Count; i++)
{
    input[i] = new double[thresholdImage.Height * thresholdImage.Width];
    output[i] = new double[10];

    Bitmap charImage = trainingSet[i];
    Bitmap charImageResized = new Bitmap(charImage, new Size(thresholdImage.Width, thresholdImage.Height));
    Bitmap charImageThreshold = thresholdFilter.Apply(grayFilter.Apply(charImageResized));

    for (int y = 0; y < charImageThreshold.Height; y++)
    {
        for (int x = 0; x < charImageThreshold.Width; x++)
        {
            input[i][y * charImageThreshold.Width + x] =
                charImageThreshold.GetPixel(x, y).R == 0 ? -1 : 1;
        }
    }

    output[i][(int)Char.GetNumericValue(charSet[i])] = 1;
}
teacher.RunEpoch(input, output);

// 对验证码进行识别
List<char> chars = new List<char>();
for (int i = 0; i < blackPoints.Count - 1; i++)
{
    if (blackPoints[i] > 0 && blackPoints[i + 1] == 0)
    {
        int charX = i - blackPoints[i] / 2;

        Bitmap charImage = new Bitmap(blackPoints[i], thresholdImage.Height);
        Graphics graphics = Graphics.FromImage(charImage);
        graphics.DrawImage(thresholdImage, new Rectangle(0, 0, blackPoints[i], thresholdImage.Height),
            new Rectangle(charX, 0, blackPoints[i], thresholdImage.Height), GraphicsUnit.Pixel);

        double[] inputVector = new double[thresholdImage.Height * thresholdImage.Width];
        for (int y = 0; y < charImage.Height; y++)
        {
            for (int x = 0; x < charImage.Width; x++)
            {
                inputVector[y * charImage.Width + x] =
                    charImage.GetPixel(x, y).R == 0 ? -1 : 1;
            }
        }
        double[] outputVector = network.Compute(inputVector);
        chars.Add(charSet[outputVector.ToList().IndexOf(outputVector.Max())]);
    }
}

结束语

以上就是使用C#的AForge类库识别验证码的完整攻略。希望对你有所帮助！