c#实现识别图片上的验证码数字

public void imgdo(Bitmap img)
    {
      //去色
      Bitmap btp = img;
      Color c = new Color();
      int rr,gg,bb;
      for (int i = 0; i < btp.Width; i++)
      {
        for (int j = 0; j < btp.Height; j++)
        {
          //取图片当前的像素点
          c = btp.GetPixel(i,j);
          rr = c.R; gg = c.G; bb = c.B;
          //改变颜色
          if (rr == 102 && gg == 0 && bb == 0)
          {
            //重新设置当前的像素点
            btp.SetPixel(i,j,Color.FromArgb(255,255,255));
          }
          if (rr == 153 && gg == 0 && bb == 0)
          {
            //重新设置当前的像素点
            btp.SetPixel(i,255));
          } if (rr == 153 && gg == 0 && bb == 51)
          {
            //重新设置当前的像素点
            btp.SetPixel(i,255));
          } if (rr == 153 && gg == 43 && bb == 51)
          {
            //重新设置当前的像素点
            btp.SetPixel(i,255));
          }
          if (rr == 255 && gg == 255 && bb == 0)
          {
            //重新设置当前的像素点
            btp.SetPixel(i,255));
          }
          if (rr == 255 && gg == 255 && bb == 51)
          {
            //重新设置当前的像素点
            btp.SetPixel(i,255));
          }
        }
      }
      btp.Save("d:\\去除相关颜色.png");
 
      pictureBox2.Image = Image.FromFile("d:\\去除相关颜色.png");
 
 
      //灰度
      Bitmap bmphd = btp;
      for (int i = 0; i < bmphd.Width; i++)
      {
        for (int j = 0; j < bmphd.Height; j++)
        {
          //取图片当前的像素点
          var color = bmphd.GetPixel(i,j);
 
          var gray = (int)(color.R * 0.001 + color.G * 0.700 + color.B * 0.250);
 
          //重新设置当前的像素点
          bmphd.SetPixel(i,Color.FromArgb(gray,gray,gray));
        }
      }
      bmphd.Save("d:\\灰度.png");
      pictureBox27.Image = Image.FromFile("d:\\灰度.png");
 
 
      //二值化
      Bitmap erzhi = bmphd;
      Bitmap orcbmp;
      int nn = 3;
      int w = erzhi.Width;
      int h = erzhi.Height;
      BitmapData data = erzhi.LockBits(new Rectangle(0,w,h),ImageLockMode.ReadOnly,PixelFormat.Format24bppRgb);
      unsafe
      {
        byte* p = (byte*)data.Scan0;
        byte[,] vSource = new byte[w,h];
        int offset = data.Stride - w * nn;
 
        for (int y = 0; y < h; y++)
        {
          for (int x = 0; x < w; x++)
          {
            vSource[x,y] = (byte)(((int)p[0] + (int)p[1] + (int)p[2]) / 3);
            p += nn;
          }
          p += offset;
        }
        erzhi.UnlockBits(data);
 
        Bitmap bmpDest = new Bitmap(w,h,PixelFormat.Format24bppRgb);
        BitmapData dataDest = bmpDest.LockBits(new Rectangle(0,ImageLockMode.WriteOnly,PixelFormat.Format24bppRgb);
        p = (byte*)dataDest.Scan0;
        offset = dataDest.Stride - w * nn;
        for (int y = 0; y < h; y++)
        {
          for (int x = 0; x < w; x++)
          {
            p[0] = p[1] = p[2] = (int)vSource[x,y] > 161 ? (byte)255 : (byte)0;
            //p[0] = p[1] = p[2] = (int)GetAverageColor(vSource,x,y,h) > 50 ? (byte)255 : (byte)0;
            p += nn;
 
          }
          p += offset;
        }
        bmpDest.UnlockBits(dataDest);
         
        orcbmp = bmpDest;
        orcbmp.Save("d:\\二值化.png");
        pictureBox29.Image = Image.FromFile("d:\\二值化.png");
      }
 
      //OCR的值
      if (orcbmp != null)
      {
        string result = Ocr(orcbmp);
        label32.Text = result.Replace("\n","\r\n").Replace(" ","");
      }
 
    }

C#识别验证码图片通用类

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;
using System.Collections;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Imaging;
using System.Runtime.InteropServices;
 
namespace BallotAiying2
{
  class UnCodebase
  {
    public Bitmap bmpobj;
    public UnCodebase(Bitmap pic)
    {
      bmpobj = new Bitmap(pic);  //转换为Format32bppRgb
    }
 
    /// <summary>
    /// 根据RGB,计算灰度值
    /// </summary>
    /// <param name="posClr">Color值</param>
    /// <returns>灰度值,整型</returns>
    private int GetGrayNumColor(System.Drawing.Color posClr)
    {
      return (posClr.R * 19595 + posClr.G * 38469 + posClr.B * 7472) >> 16;
    }
 
    /// <summary>
    /// 灰度转换,逐点方式
    /// </summary>
    public void GrayByPixels()
    {
      for (int i = 0; i < bmpobj.Height; i++)
      {
        for (int j = 0; j < bmpobj.Width; j++)
        {
          int tmpValue = GetGrayNumColor(bmpobj.GetPixel(j,i));
          bmpobj.SetPixel(j,i,Color.FromArgb(tmpValue,tmpValue,tmpValue));
        }
      }
    }
 
    /// <summary>
    /// 去图形边框
    /// </summary>
    /// <param name="borderWidth"></param>
    public void ClearPicBorder(int borderWidth)
    {
      for (int i = 0; i < bmpobj.Height; i++)
      {
        for (int j = 0; j < bmpobj.Width; j++)
        {
          if (i < borderWidth || j < borderWidth || j > bmpobj.Width - 1 - borderWidth || i > bmpobj.Height - 1 - borderWidth)
            bmpobj.SetPixel(j,255));
        }
      }
    }
 
    /// <summary>
    /// 灰度转换,逐行方式
    /// </summary>
    public void GrayByLine()
    {
      Rectangle rec = new Rectangle(0,bmpobj.Width,bmpobj.Height);
      BitmapData bmpData = bmpobj.LockBits(rec,ImageLockMode.ReadWrite,bmpobj.PixelFormat);// PixelFormat.Format32bppPArgb);
      //  bmpData.PixelFormat = PixelFormat.Format24bppRgb;
      IntPtr scan0 = bmpData.Scan0;
      int len = bmpobj.Width * bmpobj.Height;
      int[] pixels = new int[len];
      Marshal.Copy(scan0,pixels,len);
 
      //对图片进行处理
      int GrayValue = 0;
      for (int i = 0; i < len; i++)
      {
        GrayValue = GetGrayNumColor(Color.FromArgb(pixels));
        pixels = (byte)(Color.FromArgb(GrayValue,GrayValue,GrayValue)).ToArgb();   //Color转byte
      }
 
      bmpobj.UnlockBits(bmpData);
    }
 
    /// <summary>
    /// 得到有效图形并调整为可平均分割的大小
    /// </summary>
    /// <param name="dgGrayValue">灰度背景分界值</param>
    /// <param name="CharsCount">有效字符数</param>
    /// <returns></returns>
    public void GetPicValidByValue(int dgGrayValue,int CharsCount)
    {
      int posx1 = bmpobj.Width; int posy1 = bmpobj.Height;
      int posx2 = 0; int posy2 = 0;
      for (int i = 0; i < bmpobj.Height; i++)   //找有效区
      {
        for (int j = 0; j < bmpobj.Width; j++)
        {
          int pixelValue = bmpobj.GetPixel(j,i).R;
          if (pixelValue < dgGrayValue)   //根据灰度值
          {
            if (posx1 > j) posx1 = j;
            if (posy1 > i) posy1 = i;
 
            if (posx2 < j) posx2 = j;
            if (posy2 < i) posy2 = i;
          };
        };
      };
      // 确保能整除
      int Span = CharsCount - (posx2 - posx1 + 1) % CharsCount;  //可整除的差额数
      if (Span < CharsCount)
      {
        int leftSpan = Span / 2;  //分配到左边的空列 ,如span为单数,则右边比左边大1
        if (posx1 > leftSpan)
          posx1 = posx1 - leftSpan;
        if (posx2 + Span - leftSpan < bmpobj.Width)
          posx2 = posx2 + Span - leftSpan;
      }
      //复制新图
      Rectangle cloneRect = new Rectangle(posx1,posy1,posx2 - posx1 + 1,posy2 - posy1 + 1);
      bmpobj = bmpobj.Clone(cloneRect,bmpobj.PixelFormat);
    }
     
    /// <summary>
    /// 得到有效图形,图形为类变量
    /// </summary>
    /// <param name="dgGrayValue">灰度背景分界值</param>
    /// <param name="CharsCount">有效字符数</param>
    /// <returns></returns>
    public void GetPicValidByValue(int dgGrayValue)
    {
      int posx1 = bmpobj.Width; int posy1 = bmpobj.Height;
      int posx2 = 0; int posy2 = 0;
      for (int i = 0; i < bmpobj.Height; i++)   //找有效区
      {
        for (int j = 0; j < bmpobj.Width; j++)
        {
          int pixelValue = bmpobj.GetPixel(j,i).R;
          if (pixelValue < dgGrayValue)   //根据灰度值
          {
            if (posx1 > j) posx1 = j;
            if (posy1 > i) posy1 = i;
 
            if (posx2 < j) posx2 = j;
            if (posy2 < i) posy2 = i;
          };
        };
      };
      //复制新图
      Rectangle cloneRect = new Rectangle(posx1,bmpobj.PixelFormat);
    }
 
    /// <summary>
    /// 得到有效图形,图形由外面传入
    /// </summary>
    /// <param name="dgGrayValue">灰度背景分界值</param>
    /// <param name="CharsCount">有效字符数</param>
    /// <returns></returns>
    public Bitmap GetPicValidByValue(Bitmap singlepic,int dgGrayValue)
    {
      int posx1 = singlepic.Width; int posy1 = singlepic.Height;
      int posx2 = 0; int posy2 = 0;
      for (int i = 0; i < singlepic.Height; i++)   //找有效区
      {
        for (int j = 0; j < singlepic.Width; j++)
        {
          int pixelValue = singlepic.GetPixel(j,posy2 - posy1 + 1);
      return singlepic.Clone(cloneRect,singlepic.PixelFormat);
    }
     
    /// <summary>
    /// 平均分割图片
    /// </summary>
    /// <param name="RowNum">水平上分割数</param>
    /// <param name="ColNum">垂直上分割数</param>
    /// <returns>分割好的图片数组</returns>
    public Bitmap [] GetSplitPics(int RowNum,int ColNum)
    {
      if (RowNum == 0 || ColNum == 0)
        return null;
      int singW = bmpobj.Width / RowNum;
      int singH = bmpobj.Height / ColNum;
      Bitmap [] PicArray=new Bitmap[RowNum*ColNum];
 
      Rectangle cloneRect;
      for (int i = 0; i < ColNum; i++)   //找有效区
      {
        for (int j = 0; j < RowNum; j++)
        {
          cloneRect = new Rectangle(j*singW,i*singH,singW,singH);
          PicArray[i*RowNum+j]=bmpobj.Clone(cloneRect,bmpobj.PixelFormat);//复制小块图
        }
      }
      return PicArray;
    }
 
    /// <summary>
    /// 返回灰度图片的点阵描述字串,1表示灰点,0表示背景
    /// </summary>
    /// <param name="singlepic">灰度图</param>
    /// <param name="dgGrayValue">背前景灰色界限</param>
    /// <returns></returns>
    public string GetSingleBmpCode(Bitmap singlepic,int dgGrayValue)
    {
      Color piexl;
      string code = "";
      for (int posy = 0; posy < singlepic.Height; posy++)
        for (int posx = 0; posx < singlepic.Width; posx++)
        {
          piexl = singlepic.GetPixel(posx,posy);
          if (piexl.R < dgGrayValue)  // Color.Black )
            code = code + "1";
          else
            code = code + "0";
        }
      return code;
    }
  }
}

以上2则都是使用C#实现的orc识别的代码,希望对大家学习C#有所帮助。

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