验证码识别一般思路

1. 在计算机中彩色图片是由像素点组成，像素点由R(红)G(绿)B(蓝)三原色组成，在验证码识别过程中，一般把需要识别的字符称为前景，其他的称为背景
2. 灰度化：即将彩色图像转化为灰度图像，一般有以下三种方法 
   1）最大值法：命R、G、B的值等于三者中最大值，即R=G=B=max(R,G,B)，这种方法会形成亮度很高的图像 
   2）平均值法：命R、G、B的值等于三者的平均值，即R=G=B=avg(R,G,B)，这种方法会形成较为柔和的图像 
   3）加权平均法：命R、G、B的值等于三者的加权平均值，即R=G=B=(RWr+GWg+B*Wb)/3，Wr、Wg、Wb分别为R、G、B的权重，Wr+Wg+Wb=1 
3. 二值化：即将灰度图像转化为只有黑白两色的的图像，一般是设定一个阈值，然后逐个扫描像素点，若大于该阈值则设为白色(255,255,255)，否则设置为黑色(0,0,0)，该方法的难点在于阈值的确定；如采用阈值法效果不好，则需要找其他办法，关键在找规律或者说是漏洞，比如对北京公积金这种每个字符颜色不相同，但同一字符内颜色相同的可以统计其各种颜色的像素点个数，确定出4个字符的颜色，然后再根据颜色分别定位
4. 去噪：一般是根据某个像素点周围4临域或8临域的其他像素点来判断该点是否为噪声，比较典型的有中值滤波、均值滤波等
5. 切割：对字符无粘连的可以采用投影法或连通区域分析法；字符粘连的情况下可以采用滴水算法等
6. 训练识别：一般用支持向量机或神经网络