验证码图像的字符分割

Question

我正在尝试破解一个验证码图像，但我找不到一种分割字符的方法。

我有这个图像：

我应用了一些过滤器和二值化处理，结果得到了这张图片：

现在我需要将图像分割以便用于分类器，例如SVM或ANN。

问题是有些字符是连接在一起的，我找不到分离它们的方法。

更多图像示例：

有人有分割图像并获取字符的方法吗？

- jonhkr

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验证码是有意设计成让你的尝试变得困难的。 - ziggystar

我对您如何在示例中去除曲线非常感兴趣。您是否使用了类似于腐蚀的方法？ - Kent

@Kent 是的，我使用了腐蚀和膨胀的组合来实现这个目标。 - jonhkr

Answer 1

我觉得您的字符具有最大笔画宽度。每当您发现一行黑色像素比这个宽度更宽时，就表示两个字符在此连接。

因此，

• 对于每个大于单个字符的连接块
  • 对于该块的每一行
    • 查找此行中所有不间断的黑色像素水平线，其长度大于MAX_STROKE_WIDTH
    • 记录这些线的中心的X坐标
  • 聚类找到的X坐标
  • 使用具有超过N个坐标的每个聚类的中心拆分块。
  • （您可以简单地垂直拆分，或者尝试通过聚类中的点拟合一条线）

- HugoRune

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非常好的想法，我会测试一下并让你知道它的表现如何。谢谢。 - jonhkr

虽然这会破坏像上面有长水平部分的'L'这样的字符。 - user1561108

Answer 2

你的方法对我来说似乎太自下而上了。
字符数量是恒定的，它们似乎是等宽的。
所以只需按宽度拆分图像，并确保检索到的特征具有旋转/缩放不变性。
然后可以将其馈送到人工神经网络中。我不明白为什么你要对字符进行分割。

- Vihari Piratla

Answer 3

这是一个最小化问题。关键在于选择合适的度量标准，并使其快速。

1. 手动收集每个字符（字母或数字）的示例：至少每个字符收集几个示例，并进行手动清理。

2. 手动解决足够数量的示例（几百个）的验证码。这将为您提供测试数据集。

3. 给定一张图片，尝试将其与略微扭曲的示例字符匹配。最佳匹配可以视为具有以下度量中黑色匹配中K1 *图像中白色区域的总和最小的那个：在匹配中是黑色的图像中的白色区域+ K2 *图像中的白色区域，在匹配中是黑色的区域+ K3 *字符的期望平均位置和方向与匹配中的位置和方向之间的距离+ K4 *字符的几何失真。 K1..K4的值是适当的权重，您可以通过优化测试数据集上的准确性来找到它们。

4. 这是一个相当大的搜索空间：但由于字符的间距相对规则，因此您可以逐个字符拟合，因此从预期的平均位置开始，对每个可能的字符的位置/扭曲进行简单的梯度下降，以找到良好的匹配，然后您可以选择最佳匹配作为您认为存在的字符，然后继续下一个。总共：6×（26个字母+ 10个数字）梯度下降在（大约）2个位置+ 1个倾斜+ 1个比例+ 1个拉伸维度上进行。本质上，这将把上述最小化问题分解为逐个但顺序地匹配一个字符的问题。然后遮盖找到的匹配并重复下一个（相邻的）预期位置，直到您对所有6个都有匹配项。根据您提供的示例，这将具有非常高的置信度，即每个字符的正确答案的得分都比任何其他答案都要好。

附注：这可能很有趣：https://code.google.com/p/captchacker/

- Alex I

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我没有很好地理解你的方法，在第三项中，您描述了一种匹配给定图像的测试字符的方法。在该算法中，我需要将每个测试字符水平滑动到图像中以找到最佳匹配吗？ - jonhkr