验证码识别原理浅谈--图像二值化
二值化实现方法有
1.1图像灰度化-中值滤波等，同时可以实现背景的去除
1.2图像灰度化-根据灰度值
1.3根据图像色系范围进行二值化处理
图像二值化的意思就是将图像的有效点给分离出来，然后将图片用0和1两个值进行表示，因为我们没必要知道他们的具体色值，我们的目的就是要知道他们的具体形状，他们的特征
譬如说淘宝的验证码
，和盛大的验证码
，他们的有效点无非就是U3FM和YPZ7等字符所占据的空间，我们不用管他们是黑色还是红色，我们将所有他们所占据的位置都给置为1，其他位置都给置为0
然后我将1的位置用黑色给画出来，0的位置用白色给画出来，就是
和
1.2图像灰度化-根据灰度值
这种方式主要适用于对图片进行灰度化（转黑白）处理以后，图片的有效点和背景能够通过他们的亮度很完美的给分离开的情况，譬如说17GAME的验证码
经过灰度化处理以后是
，他的有效点的亮度为0，而背景都有一定的亮度，因此我们之类就可以采取根据亮度值0-0的限度进行分离，凡是亮度为0的位置，我们都置为1，否则多置为0，这样验证码就变为了
，这样图片的二值化就处理成功了，其实17GAME的验证码我们也可以根据色值进行直接的二值化，因为他的有效点的颜色为#00000,我们直接根据这个就可以直接二值化；
1.3根据图像色系范围进行二值化处理
譬如说有些图片他是全部采用了红色系，然后中间使用了渐变，这样我们可以通过获取他们的色系范围，即R-G-B各自的取值范围，然后根据这个范围进行直接二值化，此方法跟灰度化处理大同小异
1.1图像灰度化-中值滤波等，同时可以实现背景的去除
这个步骤为走向二值化的中间步骤，譬如说遇到稍微变态的图片，譬如说新浪博客
,他含有背景的杂色，我们就需要先对其进行灰度化处理
，然后再根据中值滤波算法对其进行二值化处理，将背景和前景分离开来，得到
基本经过这几种方式，我们就成功的对图片进行了二值化处理，得到了图片的有效位置信息，接下来我们还要对其进行去噪，干扰线之类的
附：
1、图片灰度化算法
2、图片中值滤波算法
