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基于深度学习的验证码识别技术研究与实现随着互联网的快速发展，验证码的使用越来越普遍，用于确保用户操作的安全性。
然而，这也给用户带来了不便，因为传统的人为方式往往需要用户输入模糊的图像或文字。
为了解决这一问题，基于深度学习的验证码识别技术应运而生。
本文将对这一技术的研究与实现进行探讨。
一、技术背景验证码识别技术旨在使用计算机自动识别包含在验证码中的图像或文字，从而能够更高效地为用户提供服务。
深度学习则是一种机器学习方法，通过模拟人脑神经网络的方式，使计算机在数据上进行训练，从而实现自主学习和模式识别能力的提升。
基于深度学习的验证码识别技术结合了这两者的优势，能够快速、准确地识别验证码。
二、技术原理基于深度学习的验证码识别技术的核心是神经网络模型。
首先，收集一定数量的带有标签的验证码样本作为训练集，然后使用深度学习算法对这些样本进行训练。
训练过程中，神经网络模型通过多次迭代优化权重和偏置值，使得其输出结果与真实标签尽可能接近。
一旦训练完成，该模型就能够识别新的验证码。
三、关键技术在基于深度学习的验证码识别技术中，有几个关键技术起到了关键作用。
1. 数据集采集与预处理：获取大量的验证码样本是进行训练的第一步。
采集的数据集应该包含多种类型的验证码，以提高模型的泛化能力。
此外，还需要对数据集进行预处理，如图像去噪、二值化等，以提高图像质量和降低噪声的干扰。
2. 网络结构设计：神经网络的结构设计对验证码识别的准确性有着重要影响。
常用的网络结构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。
针对不同类型的验证码，需要选择适合的网络结构。
3. 特征提取与降维：验证码的特征提取是识别过程的关键步骤，能否准确提取出有效的特征对识别结果有很大的影响。
常见的特征提取方法包括图像轮廓提取、颜色直方图提取、梯度直方图提取等。
为了降低特征维度，常常通过主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等方法进行降维处理。
网页采集时如何自动识别验证码很多人采集网站的过程中，或多或少都会朋友验证码，比如在登录的时候、遇到防采集的时候，这个时候应该怎么样去识别验证码，并让采集程序继续运行下去呢。
下面本文为大家介绍如何在网页采集时通过八爪鱼验证码识别组件自动识别验证码。
所讲示例采集数据网址为/login.aspx步骤1 登陆八爪鱼7.0采集器→点击新建任务→自定义采集，进入到任务配置页面：然后输入网址→保存网址，系统会进入到流程设计页面并自动打开前面输入的网址。
网页采集如何自动识别验证码图1：输入网址接下来步骤是输入用户名密码了，八爪鱼模拟的是人的操作行为，所以这一步过程也很简单。
步骤2 在浏览器中鼠标点击用户名输入框→在右边弹出的提示里面选择“输入文字”→输入自己的用户名→选择“确定”。
同样的方式输入密码，这样输入用户名密码的步骤就完成了。
网页采集如何自动识别验证码图2：输入密码网页采集如何自动识别验证码图3：输入密码这里八爪鱼采集器需要知道1.验证码图片在哪里2.输入框验证码的框在哪里步骤3 点击下方浏览器中验证码图片的位置→按照提示框中的提示选择浏览器中的验证码框→再按照提示框中的提示点击浏览器中的登陆按钮网页采集如何自动识别验证码图4：点击验证码输入框网页采集如何自动识别验证码图5：点击验证码图片位置、登录按钮接下来需要配置验证码输入失败和成功的两种场景步骤4 点击提示框中的确认按钮，系统会自动提交一个错误的验证码→然后点击浏览器中的“验证码不正确”提示→再点击提示框中的确认按钮→选择提示框中的“开始配置识别成功场景”→在提示框中输入显示出来的验证码→选择提示框中的“应用到网页并完成配置”选项 网页采集如何自动识别验证码图6：点击确认按钮网页采集如何自动识别验证码图7：配置验证码输入失败场景网页采集如何自动识别验证码图8：配置验证码输入成功场景网页采集如何自动识别验证码图9：配置验证码输入成功场景上述操作中验证码识别就完成了，接下来需要手动执行这个流程，任务会自动进去到登陆界面步骤5 点击“流程”按钮→进入到流程界面→手动点击流程步骤（可以看到浏览器中会按照会执行这些步骤）→点到识别验证码步骤时→在辅助模式选项中输入浏览器中当前显示的验证码→选择应用到网页并提交网页采集如何自动识别验证码图10：辅助模式选项这样操作之后，可以看到任务就正常登陆进去了。
一、概述验证码是一种用于识别用户是否为人类而非机器人的技术。
随着互联网和移动应用的普及，验证码已经成为了网络安全和用户验证的重要工具。
而其中一种识别验证码的技术就是基于OCR（Optical Character Recognition）技术的识别方法。
本文将对ddddocr识别验证码的工作原理展开详细的介绍和分析。
二、验证码的意义和作用1. 防止恶意机器人或黑客攻击：通过验证码可以有效阻止恶意机器人或黑客对系统的攻击，保障系统的安全性和稳定性。
2. 提高用户验证的准确性：验证码可以帮助系统确保用户的输入是来自真实的人类，从而提高用户验证的准确性和安全性。
三、ddddocr识别验证码的工作原理1. 图像采集：ddddocr首先需要通过图像采集技术获取验证码图片，这包括从网页、移动应用或其他来源获取验证码的原始图片文件。
2. 预处理：在获得验证码图片后，ddddocr会对图像进行预处理操作，这包括图像清晰度增强、去除噪声、图像灰度化等操作，以提高后续识别的准确性。
3. 文字检测：ddddocr会使用文字检测算法来定位验证码图片中的文字部分，这是整个识别过程中非常关键的一步。
4. 字符分割：在文本检测之后，ddddocr会进行字符的分割操作，将验证码图片中的各个字符单独分割出来，为后续的识别做准备。
5. 字符识别：通过OCR技术，ddddocr会对分割后的字符进行识别，将其转化为计算机可识别的文本信息。
6. 结果输出：ddddocr将识别出的文本信息输出为计算机可以使用的数据，例如文本字符串或其他格式。
四、ddddocr识别验证码的技术优势1. 高准确性：ddddocr采用先进的OCR技术，经过多次训练和优化，能够实现高准确性的验证码识别。
2. 鲁棒性：ddddocr在面对不同风格和形式的验证码图片时，能够保持较好的鲁棒性，具有较强的适应性。
3. 高效性：由于其自动化的识别方式，ddddocr能够在较短的时间内完成对验证码的识别，提高了系统的效率和用户体验。
验证码实现原理验证码（CAPTCHA）是一种用于区分人类用户和计算机程序的技术，它通常通过要求用户在网页上输入难以被计算机识别的字符或图像来验证用户的身份。
验证码的实现原理涉及到计算机视觉、人工智能和信息安全等多个领域，下面我们将从几个方面来介绍验证码的实现原理。
首先，验证码的实现原理基于计算机视觉技术。
在验证码中，常见的形式包括图像验证码和语音验证码。
图像验证码通常是由一些扭曲的字符组成，而语音验证码则是由一段随机生成的语音内容组成。
这些验证码需要用户进行识别，而计算机视觉技术则可以帮助计算机理解和识别这些验证码。
计算机视觉技术可以通过图像处理、特征提取和模式识别等方法，对验证码进行分析和识别，从而判断用户输入的是否是正确的验证码。
其次，验证码的实现原理还涉及到人工智能技术。
随着深度学习和神经网络技术的发展，人工智能在验证码识别中扮演着越来越重要的角色。
利用深度学习算法，计算机可以通过大量的训练数据学习验证码的特征和规律，从而提高验证码识别的准确性和鲁棒性。
人工智能技术的应用使得验证码的安全性得到了进一步的提升，也为用户提供了更便捷的验证体验。
此外，验证码的实现原理还与信息安全密切相关。
验证码的设计旨在防止恶意程序和机器人对网站进行恶意攻击和非法访问。
通过要求用户输入验证码，网站可以有效地区分人类用户和计算机程序，从而提高网站的安全性和可靠性。
验证码的实现原理需要考虑到信息安全的需求，确保验证码的生成和识别过程不受到恶意攻击和破解。
总的来说，验证码的实现原理涉及到计算机视觉、人工智能和信息安全等多个领域。
通过计算机视觉技术对验证码进行识别，利用人工智能技术提高验证码识别的准确性，同时结合信息安全技术确保验证码的安全性，可以有效地防止恶意程序和机器人对网站进行攻击和非法访问。
验证码技术的不断创新和发展，将为用户提供更安全、便捷的网络使用体验。
google 验证码原理Google验证码原理随着互联网的发展和普及，我们在使用各种网站和应用程序时，经常会遇到需要进行验证码识别的情况。
验证码是一种通过识别人类用户和机器自动程序的一种技术手段。
Google验证码是Google公司开发的一种应用广泛的验证码机制，下面将介绍Google验证码的原理和工作方式。
一、Google验证码的基本原理Google验证码的基本原理是通过将用户与机器进行区分，保护网站免受恶意攻击，如注册机、爬虫程序等。
它主要采用了两种验证码机制，即图片验证码和二次验证码。
1. 图片验证码图片验证码的基本原理是通过展示给用户一张包含数字、字母或图像的图片，并要求用户在输入框内正确输入图片中的内容。
这样做的目的是通过图片中的特殊形状、颜色和字体等特征，来使人类可以轻松识别图片，以区别于机器无法准确理解图片信息的特点。
2. 二次验证码二次验证码则是在用户通过图片验证码识别后，再弹出一道文字题目，要求用户正确回答该问题。
这类问题往往需要有一定的智力才能解答，比如简单的数学计算、选择正确的单词等。
这样做的目的是进一步区分人类用户和机器程序，提高验证码的安全性。
二、Google验证码的工作流程Google验证码的工作流程主要包括以下几个步骤：生成验证码、展示给用户、用户输入识别、验证结果判断。
1. 生成验证码生成验证码是指根据一定的算法和规则，将数字、字母或者图像等内容生成为一张图片，同时生成相应的识别问题。
这一步骤是基于计算机科学技术的，通常由专门的验证码生成算法实现。
2. 展示给用户将生成的验证码以某种方式展示给用户，通常是在用户登录或者注册页面的合适位置显示。
这个过程通常会使用HTML、JavaScript等技术实现，在网站的前端页面上嵌入验证码图片和识别问题。
3. 用户输入识别用户在看到验证码后，需要在相应的输入框内正确输入验证码的内容。
用户通常需要仔细观察并辨认出验证码的各个特征，然后再根据题目回答正确的问题，以通过验证过程。
验证码识别系统的研究与实现Chapter 1：引言验证码通常用于网站的不同行为验证，如用户注册、登录、快速找回密码等，从而保证网站的安全性和防范欺诈操作。
然而，传统的验证码方案存在一些问题，比如难以辨认、易被机器程序破解等，这些问题都对验证码识别系统提出了更高的要求。
因此，本文将介绍验证码识别系统的研究和实现。
Chapter 2：验证码识别技术研究2.1 验证码识别技术简介通常，验证码识别技术是通过图像处理算法和机器学习算法来实现的。
根据验证码图像处理技术的不同方法，验证码识别技术可以分为传统验证码识别技术和基于深度学习的验证码识别技术。
2.2 传统验证码识别技术传统验证码识别技术主要包括图像识别和图像特征提取两个步骤。
首先，通过图像识别，将验证码区分出来，并进行分割处理。
接着，对验证码图像进行特征提取，生成可识别的验证码模型。
最后将输入验证码与模型进行匹配，即可对验证码进行识别。
2.3 基于深度学习的验证码识别技术深度学习算法的不断迭代开发范式为验证码识别提供了新的思路。
基于深度学习的验证码识别技术是一种全自动识别方法，对于不同的验证码产生的深度网络较为灵活和高效。
Chapter 3：验证码识别系统实现3.1 Python语言介绍Python是一种高级编程语言，由于其简单易学、优雅简洁的语法结构，被广泛使用于WEB开发、数据分析、科学计算、人工智能等领域。
而验证码识别领域也不例外，Python的使用可以帮助人们轻松地实现代码的编写和测试。
3.2 Python的图像处理库Python的图像处理库主要有Pillow和OpenCV两个库。
Pillow是PIL的强化版，提供了图像打开、保存、旋转、缩放等基础功能，适合于图像处理初学者；而OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，可以处理几乎所有类型的图像和视频文件，同时还包括一系列模式识别算法，适合于高级图像处理操作。
3.3 Python的机器学习库Python的机器学习库主要有scikit-learn和TensorFlow两个库。
网页验证码原理
网页验证码是一种用于验证用户身份的技术，通常用于防止自动化程序和恶意攻击。
其原理是在用户提交表单或进行某些敏感操作时，网页会生成一个随机的图形验证码或文字验证码，并要求用户输入正确的验证码，以证明其为真实用户。
图形验证码的原理是将一段随机生成的字符图片化，即将字符以图片的形式呈现给用户，如将字符转换为扭曲、干扰线、噪点等效果，使得机器难以识别，而人眼相对容易识别。
用户需要将图形验证码中显示的字符正确输入，才能通过验证。
文字验证码的原理类似，但它直接以字符形式展示给用户。
用户需要将文字验证码中显示的字符正确输入，才能通过验证。
为了增加验证码的安全性，通常会设置验证码的有效期限，一般为数分钟。
每次生成的验证码都是唯一的，且只能使用一次。
网页验证码的原理基于人类对于图像和文字的识别能力相对机器的优势，通过要求用户输入正确的验证码，能够较好地防止自动化程序的恶意攻击，提高网站的安全性。
常见的数字验证码识别方法
数字验证码识别是指识别数字验证码的过程，通常用于防止恶意注册、登录等行为。
以下是几种常见的数字验证码识别方法：
1.OCR识别：OCR识别是指使用光学字符识别技术对验证码中的字符进行识别。
OCR识别通常使用计算机视觉技术，通过分析图像中的像素点和线条来识别字符。
OCR识别速度快、精度高，但对于扭曲、变形、模糊等情况的识别效果较差。
2.人工神经网络识别：人工神经网络识别是指使用人工神经网络对验证码中的字符进行识别。
人工神经网络识别通常使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型，通过训练数据集来学习字符的特征，并进行识别。
人工神经网络识别准确度高，但需要大量的训练数据和计算资源。
3.基于规则的识别：基于规则的识别是指使用预定义的规则对验证码中的字符进行识别。
基于规则的识别通常使用模式匹配、字符串匹配等方法，通过匹配字符与预定义的规则来进行识别。
基于规则的识别速度快、易于实现，但对于复杂的验证码效果较差。
以上是几种常见的数字验证码识别方法，每种方法都有其适用范围和优缺点，需要根据具体的场景和需求选择合适的方法。
验证码识别技术及其在网络安全中的应用随着网络技术的不断发展，网络安全已成为我们日常生活中必需关注的一个问题。
其中，验证码（CAPTCHA）识别技术是网络安全领域中广泛使用的一种技术，其作用是防止自动化程序对网站进行攻击。
本文将探讨验证码识别技术的原理、应用以及其对网络安全的意义。
一、验证码识别技术的原理验证码是一种在网页上的防机器人程序，通常用于识别人类用户和机器人的区别。
验证码包含了一些难以辨认的文字、数字、符号等内容，需要人类用户输入正确的结果才能继续访问网站。
而自动化程序很难识别和破解验证码，因此可以有效防范各种网络攻击，如暴力破解、垃圾邮件、网络爬虫等。
验证码识别技术的原理就是通过计算机图像处理来识别验证码。
其过程包括图像预处理、特征提取、图像分类等步骤。
首先需要将原始验证码图像进行预处理，如二值化、去噪等操作，使得提取特征更容易。
然后，通过特征提取算法来将验证码转化为特征向量，以便计算机能够理解。
最后，根据特征向量进行验证码分类，判断输入是否正确。
二、验证码识别技术的应用见的应用场景是网站登录，如QQ、微信等即时通讯软件，互联网银行等需要输入密码的网站等都采用了验证码技术。
除此之外，有些网站会采用复杂的验证码技术来防止机器人攻击，如Google的reCAPTCHA，它不仅需要输入文字验证码，还可能要求用户点击图片、听音频等操作。
在反欺诈、反垃圾邮件等领域，验证码技术也有着重要的应用。
如在网站注册时，如果机器人能够自动注册，就容易导致恶意用户的攻击。
而采用验证码技术可以大大降低这种攻击风险。
三、验证码识别技术对网络安全的意义从底层上保障了网站的防攻击安全，验证码识别技术是在保障网站私密性的同时，通过大大降低恶意软件对网站网络带宽使用的影响，减少了服务器压力，提高了服务器的通信速度，进而让网站安全功能更加强大，并且给用户一个更为愉快流畅的浏览体验。
除此之外，验证码识别技术的应用可以保护用户的个人隐私信息。
Assignment 2 1、网站验证码调研1.1、验证码图片取样网站验证码图片当当网美团网易迅国美天涯1.2、验证码图片分析网站字母/数字噪声/颜色旋转/扭曲/粘连特性当当网字母大小写都有，字体单一，较粗；无数字无干扰噪声点，也无干扰噪声线稍有旋转；没有扭曲；有粘连验证码颜色单一，颜色无渐变美团网字母内部无颜色，只有轮廓，字体单一，相对字母数字较少，数字内部无颜色，只有轮廓无干扰噪声点，也无干扰噪声线没有旋转；没有扭曲；有粘连验证码颜色单一，颜色无渐变易迅字体单一，较细，排列变化较大，都是大写；一般最多一个数字，数字和字母没有差异无干扰噪声点，但有干扰噪声线一般为一根或2根没有旋转；没有扭曲；稍有粘连验证码颜色单一，无渐变，噪声颜色单一，与验证码有差异国美字体单一，大小写都有，较细，大小写都有；最多一个数字，数字和字母没有差异整张图片充满随机噪声点，噪声点有几种无干扰噪声线旋转；没有扭曲；有粘连验证码单一，颜色无渐变，有一种噪声的RGB值和验证码的相同，其他噪声点的RGB值和验证的差异很大天涯字体单一，大小写都有，数字和字母没有差异随机分布几个噪声数字和字母噪声，几何大小小于验证码旋转；没有扭曲；有粘连背景颜色单一，验证码和噪声的颜色各异，每个验证码字母或数字的颜色同一，每个噪声字母或数字颜色也同一2.易迅网的验证码自动识别系统主要针对易迅网的验证码制作识别系统，其中易迅网的验证码和验证码特点如下：易迅网站字母/数字噪声/颜色旋转/扭曲/粘连特性易迅字体单一，较细，排列变化较大，都是大写；一般最多一个数字，数字和字母没有差异无干扰噪声点，但有干扰噪声线一般为一根或2根没有旋转；没有扭曲；稍有粘连验证码颜色单一，无渐变，噪声颜色单一，与验证码有差异2.1、识别系统的组成模块一般验证码识别需要完成以下图2.1的识别过程（图2.1）其中本识别系统包含了上述所有识别步骤，并总结为以下几大组成模块：1.预处理模块，包括了对验证码原图的灰度化、二值化、去噪；2.字符分割模块；3.字符识别模块；4.结果显示模块。
2.2、识别系统的详解2.2.1、预处理模块2.2.1.1灰度化图像一般分为单色图像、灰度图像、彩色图像。
其中单色图像只有黑色和白色两种颜色。
灰度化处理是指把含有亮度和彩色的彩色图像变换成灰度图像的过程。
在RGB模型中，如果R=G=B，则颜色（R,G,B）表示一种黑白颜色，其中R=G=B的值叫做灰度值。
灰度化处理在许多图像处理中是很重要的一步，其结果就是后续处理的基础。
把24位彩色图像转化为灰度图像有利于减小计算量，减少程序处理时间，而且彩色验证码图像会刻意用各种颜色干扰用户对字符的识别，把图像转化为灰度图后同样可以获得足够多的图像细节，而且可以减少不必要的干扰，降低处理的复杂度。
所以，寻求一种正确有效的灰度化处理方法尤其重要。
本识别系统主要采取加权平均值法进行灰度化，加权平均值法：根据某种指标给R\G\B赋予不同的权值，取R\G\B的加权平均值作为该点的灰度，即，本系统主要选用适合人眼感受的加权平均值法来灰度化彩色图片。
我们使用下面的公式：2.2.1.2二值化通过阀值把灰度图像处理成而知图像的过程，成为对数字图像的二值化，二值化处理后的图像呈现出明显的黑白效果，图像上的点要么是黑色，要么是白色。
验证码图像二值化的目的就是使字符区域呈现为黑色，背景区域呈现为白色。
在数字图像处理中，为了得到理想的二值图像，一般采用封闭、连通的边界定义不交叠的区域。
所有灰度小于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为0；否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为255，将图像分割为两部分，分割后的图像为：本系统采用最简单的全局阀值法，全局阀值法是指对整幅图像只用一个阀值来进行二值化，大多数全局阀值法都要构造灰度图像的直方图。
首先求出各个灰度级所拥有的像素的数目，画出直方图，直方图中每个峰所对应的像素的集合都分别代表着不同的新西街。
然后根据某种判别式或准则来计算阀值，使得对信息有最优的划分。
这种方法的根据式表示同一类信息的像素一般都具有相近的灰度值。
2.2.1.3去噪验证码图像为了增强其反识别能力，会加入随机干扰噪声来阻止OCR技术对验证码的识别。
经过二值化处理的验证码图片上还会有很多噪声点和干扰线，这些噪声极大地影响了后面的分割和识别，为了避免干扰信息的影响，要把他们去除掉。
图像中的噪声效应可以用一个无噪声的图像信号和一个随机噪声信号相加得到。
去噪问题的根本出发点就是要从加噪后的图像中获得一个原始图像的估计值，使之尽可能接近无噪声图像信号。
从本质上来说，消除噪声都是采用低通滤波的方法。
低通滤波在消除图像噪声的同时，也会小图图像部分有用的高频信息。
因此，图像去噪的方法其实就是在去噪和保留有用高频信息之间进行权衡。
本系统主要采用中值滤波，中值滤波是一种非常有用的非线性信号处理方法，中值滤波在一定程度上可以克服在采用诸如最小均方滤波、临域均值滤波等线性低通滤波器消除噪声时，会将图像细节模糊掉的缺点。
中值滤波尤其对图像中的脉冲噪声、扫描噪声等能有较好的滤除效果，但是对于含有过多细节的图像，处理效果一般不会太好。
中值滤波的基本思想是：对于一幅图像，以图像中的每一像素点为中心产生一个矩形滑动窗口，将这个窗口内的所有像素按灰度值从小到大的顺序进行排序并计算排序后序列的中值，用以代替窗口中心点的像素值。
二维中值滤波的滑动窗口是二维的，一般选用3*3或者5*5的矩形窗口。
2.2.2、字符分割模块字符分割是指从背景中将单个有意义的字符提取出来，以便下一步的字符识别算法对单个字符进行逐个识别。
字符分割部分是整个OCR系统的核心部分，分割的好坏直接影响了分割出的单个字符所携带信息的完整性，影响单个字符的识别率，从而影响整个系统的识别率。
字符分割的目的是分割出可以进行分类识别的单个字符，那么一块图像区域是否是一个字符图像，这又必须通过某些特征识别来确定，而识别又以分割为前提，这就是说分割和识别是相互依赖，不能完全分开的。
根据分割和识别相结合的紧密程度，可以把字符分割算法分为三类：（1）根据图像分析，分割出一个图像的区域，这个区域可能包含一个字符，或者是多个字符、字符的一部分等：进行识别，识别完之后再次优化重组。
其效果好坏的评判标准就是分割出的子图是否具有一个字符该有的属性。
例如高度、宽度等，以及与相邻子图的距离。
（2）根据模板库中模板匹配进行分割，分割和识别有一定的交互性，这种方法的评判标准时识别结果的可信度，甚至还包括词法，语法层面上的可信度。
（3）字符的整体识别。
一般针对英文单词的识别，考虑到单词的整体识别都以词表为识别驱动的，，在整体词法上寻求单词整体上的最佳的切分。
（4）本系统主要采用投影分割法，投影分割法是利用隔行字符之间的空白以及两个字符之间的列空白来分隔字符，字符图像经过二值化和去噪后，以像素点为单位逐列扫描图像，累加该列值为0的像素点，累积结果即为该列的垂直投影。
对图像的所有列扫描完毕后记得得到整幅图像的垂直投影图。
在垂直投影直方图中由于字符的分界处灰度值为0的像素点很少，故投影后该处表现为很低的波谷，因此可以设定阀值，将统计值小于阀值的列座位字符分割的界限，这样就完成了字符的垂直定位。
垂直投影算法描述如下：（1）置第一层循环变量i，循环次数为验证码图像宽度；（2）置初始每列的黑色像素个数初值为0；（3）置第二层循环变量j，循环次数为验证码图像高度；（4）读出循环扫描过的每个像素点的灰度值，判断是否是字符像素点（黑色像素点值为0），如果是黑色像素点，就累加黑色像素点。
（5）根据每列黑色像素的个数，画出垂直投影图。
如下图：同时需要注意到：投影分割法对于倾斜字符是无效的，为了实现对倾斜字符的分割，接下来我会参考连通域分割的方法来分割单个字符。
但连通域分割法也一样存在着不足，它只适用于相互之间没有粘连的字符。
而对于一些有扭曲、粘连、倾斜的字符，我会参考最短路径法进行分割。
2.2.3、字符识别模块模板匹配法是图形识别方法中最具代表性的方法之一，它是将从待识别的的图像或图像区域中提取的若干特征量与模板相应的特征量逐个进行比较，计算他们之间规格化的相互关量，其中相互关量最大的一个就表示期间相似程度最高，可将图像归于相应的类。
也可以计算图像与模板特征量之间的距离，用最小距离法判定所属类。
模板匹配通常是先建立标准模板库，摸板库中的标准摸板通常是二值化的数字模板，并且图像模板相同。
匹配前通常将验证码字符图像标准化为标准模板大小，为模板匹配提供有利的条件。
本系统对于一般的印刷体字符通常采用简单模板匹配的方法，简单模板匹配是将标准化后的数字字符图像与字符模板逐个匹配，求出其相似度，方法如下：2.2.4、结果显示模块结果显示模块主要讲匹配出来的结果显示出来，方便人工对实现的效果进行比对，以及对后面工作的修改。
