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图像识别方面CSDN验证码的识别

 2009-02-04 17:42:53 来源:WEB开发网   
核心提示:简单验证码的识别:CSDN验证码的识别取图像部分,asp.net_sessionID=这个值你要自己取这样的话就可以做成自动登录了PRivate Stream geturl(ref string str) { string url = "http://www.csdn.net/member/ShowExP

简单验证码的识别:CSDN验证码的识别
取图像部分,asp.net_sessionID=这个值你要自己取这样的话就可以做成自动登录了

PRivate Stream geturl(ref string str)
     {
       string url = "http://www.csdn.net/member/ShowExPwd.aspx";
       WebRequest myWebRequest = WebRequest.Create(url);
    
       myWebRequest.Headers.Add("Cookie","ASP.NET_SessionId=tr0p4g45xa0qzg45bmlqprnn");
       WebResponse myWebResponse = myWebRequest.GetResponse();
       Stream ReceiveStream = myWebResponse.GetResponseStream();  
       str=myWebResponse.Headers[6];
       return ReceiveStream;
      
     }
     private string getNumber()
     {
       string str;
       str="";
       Stream geturlStream =geturl(ref str);
       Bitmap map = new Bitmap(geturlStream,false);
       pictureBox1.Image = (Image)map;
       csdn csdn1= new csdn ();
       return csdn1.readMap(map)+str;
     }

验证码识别部分(很简单类型的):
分割图片变成四个部分.
接下来判断象素点.再判断特征点 100%识别

using System;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Drawing2D;
using System.Drawing.Imaging;

namespace binbin
{
   /**//// <summary>
   /// Class1 的摘要说明。
   /// </summary>
   public class csdn
   {
     public csdn()
     {
      
     }
     public string readMap(Bitmap image)
     {
       string str;
       RectangleF[] block=new RectangleF[4];
       block[0]=new Rectangle(3,0,8,18);
       block[1]=new Rectangle(12,0,8,18);
       block[2]=new Rectangle(21,0,8,18);
       block[3]=new Rectangle(30,0,8,18);
       //分别克隆图片的四个部分  
       Bitmap[] s=new Bitmap[4];
       s[0]=image.Clone(block[0],PixelFormat.DontCare);
       s[1]=image.Clone(block[1],PixelFormat.DontCare);
       s[2]=image.Clone(block[2],PixelFormat.DontCare);
       s[3]=image.Clone(block[3],PixelFormat.DontCare);
       str=ReadMap(s[0]).ToString();
       str=str+ReadMap(s[1]).ToString();
       str=str+ReadMap(s[2]).ToString();
       str=str+ReadMap(s[3]).ToString();
       return str;
     }
     private int ReadMap(Bitmap k)
     {
       int n=0;
       int m=0;
       Color color;
       for(int i=7; i>=0;i--)
       {
         for( int j=17; j>=0;j--)
         {
           color=k.GetPixel(i,j);
           if (color.GetBrightness()==1.0)
           {
             n=n+1;//白色点
           }
           else
           {
             m=m+1;//蓝色点
           }

       }
       }
       switch(m)
       {
         case 22:
           color=k.GetPixel(7,12);
           if (color.GetBrightness()==1)
           {
             return 2;
           }
           else
           {
             return 3;
           }
         case 25:
           return 4;
         case 26:
           return 5;
         case 28:
           return 0;
         case 30:
           return 8;
         case 18: //18 29还要特殊处理
           color=k.GetPixel(7,4);
           if (color.GetBrightness()==1)
             {
               return 1;
             }
           else
             {
               return 7;
             }
         case 29:

         color=k.GetPixel(1,15);
           if (color.GetBrightness()==1)
           {
             return 6;
           }
           else
           {
             return 9;
           }
         default:
           break;
       }
       return -1;
     }
   }
}
http://blog.csdn.net/gisfarmer/archive/2009/02/04/3861736.aspx

Tags:图像 识别 方面

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