简单的纯数字图像（如电话号码、数字验证码）识别
又到岁末，大家都忙着捞年底最后一桶金，我也不例外，忙着采集数据，不过有时候需要付出一点点时间而已。
在本案例中，我遇到了一个纯数字的电话号码变成了图片需要采集过来，在原网页上以<img src="一个JSP文件地址加一串密码" />的形式展现给我们，在采集的时候，有人建议我绕过去，直接采图片算了，不过本着对品质的追求，还是觉得应该做到采集的同时转化为文本。
我的思路是这样的，先处理保存0-9及“-”的黑白图片到本地磁盘，并分别取名为0.gif,1.gif....9.gif,-.gif，之后采集图片流到内存中，处理成黑白图片后，按长度等分切割，并与本地图片循环比对。这种情况也仅适合于“纯数字的简单”图片。请注意，在本案例中，没有纹路识别，只有像素比对。
于是，试验品开始了：
首先，得到远端图片的地址，并根据这个地址得到Response出来的图片（注，这是一个流，并非一个真正的图片文件，就像网站上的图片验证码一样。）。
在这里我用到了HttpWebRequest，但是发现直接代入图片地址后GET到的是空白，于是加参数.Referer = "http://该网站的域名"，好了，现在远端给了我图片的流。
本段伪代码如下：
View Code
2 objRequest.Timeout = 10000;//设置超时10秒
3 objRequest.Referer = "http://被采网站的域名/";
4 HttpWebResponse objResponse = (HttpWebResponse)objRequest.GetResponse();
5 System.IO.Stream resStream = objResponse.GetResponseStream();
6 从以上代码中，我得到这样一副图片：
7 //保存图片的代码也供上。
8 //System.Drawing.Image i = System.Drawing.Image.FromStream(resStream);
9 //i.Save(@"c:\x.gif ", System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Gif);
10 //resStream.Close();
11 //i.Dispose();
第二步，图片流得到了,接下来是处理这副图片了。不过在这之前，我还有件重要的事情要做，因为是纯数字的图片，并且可能区号和电话之间有“-”符号，所以我必须在本地保存了这些图片的黑白样品，这个过程很简单，就是用PHOTOSHOP去色，然后到调整亮度/对比度，各增加100，即可得到一张黑白的图片，之后将其切分为10*20的小图，分别取名为0.gif,1.gif...9.gif,-.gif一共11个图片。
，之后，我的处理流程是：图片流到内存====》变灰处理=====》加亮度，对比度=====》变黑白处理=====》切分并和本地这11张图片比对
View Code
2 //第一步 变灰度图
3 iGetPhoto = ToGray(iGetPhoto);
4 //第二步 增加亮度100
5 iGetPhoto = KiLighten(iGetPhoto, 100);
6 //第三步增加对比度100
7 iGetPhoto = KiContrast(iGetPhoto, 100);
8 //第四步 变黑白
9 iGetPhoto = ToBlackWhite(iGetPhoto);
四个函数体：
View Code
2 /// 图片变成灰度
3 /// </summary>
4 /// <param name="b"></param>
5 /// <returns></returns>
6 public Bitmap ToGray(Bitmap b) {
7 for (int x = 0; x < b.Width; x++)
8 {
9 for (int y = 0; y < b.Height; y++)
10 {
11 Color c = b.GetPixel(x, y);
12 int luma = (int)(c.R * 0.3 + c.G * 0.59 + c.B * 0.11);//转换灰度的算法
13 b.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(luma, luma, luma));
14 }
15 }return b;
16 }
17 /// <summary>
18 /// 图像变成黑白
19 /// </summary>
20 /// <param name="b"></param>
21 /// <returns></returns>
22 public Bitmap ToBlackWhite(Bitmap b) {
23 for (int x = 0; x < b.Width; x++)
24 {
25 for (int y = 0; y < b.Height; y++)
26 {
27 Color c = b.GetPixel(x, y);
28 if (c.R < (byte)255)
29 {
30 b.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(0, 0, 0));
31 }
32 }
33 }return b;
34 }
35 /// <summary>
36 /// 图像亮度调整
37 /// </summary>
38 /// <param name="b"></param>
39 /// <param name="degree"></param>
40 /// <returns></returns>
41 public Bitmap KiLighten(Bitmap b, int degree)
42 {
43
44 if (b == null)
45 {
46
47 return null;
48
49 }
50
51
52
53 if (degree < -255) degree = -255;
54
55 if (degree > 255) degree = 255;
56
57
58
59 try
60 {
61
62
63
64 int width = b.Width;
65
66 int height = b.Height;
67
68
69
70 int pix = 0;
71
72
73
74 BitmapData data = b.LockBits(new Rectangle(0, 0, width, height), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb);
75
76
77
78 unsafe
79 {
80
81 byte* p = (byte*)data.Scan0;
82
83 int offset = data.Stride - width * 3;
84
85 for (int y = 0; y < height; y++)
86 {
87
88 for (int x = 0; x < width; x++)
89 {
90
91 // 处理指定位置像素的亮度
92
93 for (int i = 0; i < 3; i++)
94 {
95
96 pix = p[i] + degree;
97
98
99
100 if (degree < 0) p[i] = (byte)Math.Max(0, pix);
101
102 if (degree > 0) p[i] = (byte)Math.Min(255, pix);
103
104
105
106 } // i
107
108 p += 3;
109
110 } // x
111
112 p += offset;
113
114 } // y
115
116 }
117
118
119
120 b.UnlockBits(data);
121
122
123
124 return b;
125
126 }
127
128 catch
129 {
130
131 return null;
132
133 }
134
135
136
137 }
138
139
140 /// <summary>
141
142 /// 图像对比度调整
143
144 /// </summary>
145
146 /// <param name="b">原始图</param>
147
148 /// <param name="degree">对比度[-100, 100]</param>
149
150 /// <returns></returns>
151
152 public Bitmap KiContrast(Bitmap b, int degree)
153 {
154
155 if (b == null)
156 {
157
158 return null;
159
160 }
161
162
163
164 if (degree < -100) degree = -100;
165
166 if (degree > 100) degree = 100;
167
168
169
170 try
171 {
172
173
174
175 double pixel = 0;
176
177 double contrast = (100.0 + degree) / 100.0;
178
179 contrast *= contrast;
180
181 int width = b.Width;
182
183 int height = b.Height;
184
185 BitmapData data = b.LockBits(new Rectangle(0, 0, width, height), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb);
186
187 unsafe
188 {
189
190 byte* p = (byte*)data.Scan0;
191
192 int offset = data.Stride - width * 3;
193
194 for (int y = 0; y < height; y++)
195 {
196
197 for (int x = 0; x < width; x++)
198 {
199
200 // 处理指定位置像素的对比度
201
202 for (int i = 0; i < 3; i++)
203 {
204
205 pixel = ((p[i] / 255.0 - 0.5) * contrast + 0.5) * 255;
206
207 if (pixel < 0) pixel = 0;
208
209 if (pixel > 255) pixel = 255;
210
211 p[i] = (byte)pixel;
212
213 } // i
214
215 p += 3;
216
217 } // x
218
219 p += offset;
220
221 } // y
222 }
223 b.UnlockBits(data);
224 return b;
225 }catch
226 {
227 return null;
228 }
229 }
第三步，所有的准备工作已经完成了，开始比对！内存中有了一副黑白的数字图，它的尺寸是140*20，并且左边空出来7像素，右侧待定，具体看电话号码有几位，可能是3像素，也可能是13像素；本地磁盘中有了0-9.gif，它们的尺寸是10*20,现在要做的就是比对：比对代码如下：
View Code
2 Bitmap[] numColl = {
3 new Bitmap(("/Temp/0.gif").ToServerPath()),
4 new Bitmap(("/Temp/1.gif").ToServerPath()),
5 new Bitmap(("/Temp/2.gif").ToServerPath()),
6 new Bitmap(("/Temp/3.gif").ToServerPath()),
7 new Bitmap(("/Temp/4.gif").ToServerPath()),
8 new Bitmap(("/Temp/5.gif").ToServerPath()),
9 new Bitmap(("/Temp/6.gif").ToServerPath()),
10 new Bitmap(("/Temp/7.gif").ToServerPath()),
11 new Bitmap(("/Temp/8.gif").ToServerPath()),
12 new Bitmap(("/Temp/9.gif").ToServerPath()),
13 new Bitmap(("/Temp/-.gif").ToServerPath())
14 };
View Code
2 /// 比较原图和每个小样图，并给出数字结果
3 /// </summary>
4 /// <param name="iGetPhoto"></param>
5 /// <param name="numColl"></param>
6 /// <returns></returns>
7 public string ComparePic(Bitmap iGetPhoto/*原图*/, Bitmap[] numColl/*小图样图集*/) {
8 int numCount = 13;
9 string result = string.Empty;
10 for (int i = 0; i < numCount; i++)
11 {
12 int x = i * 10 + 7;//原始图的开始取像素位置
13 Bitmap perBmp = new Bitmap(10, 20);
14 Graphics gPhoto = Graphics.FromImage(perBmp);
15 gPhoto.Clear(Color.White);
16 gPhoto.DrawImage(iGetPhoto/*原图*/, 0, 0,/*目标位置*/ new Rectangle(new Point(x, 0), new Size(10, 20))/*源位置*/, GraphicsUnit.Pixel);
17 for (int j = 0; j < 11; j++)//这是数字样图的集合循环
18 {
19 bool isTrue = true;//接下来循环小图的每一个像素，与大图中裁出的小图作比较，只要一个像素不对，就OVER
20 for (int n = 0; n < 20; n++)
21 {
22 for (int m = 0; m < 10; m++)
23 {
24 Color point1 = perBmp.GetPixel(m, n);
25 Color point2 = numColl[j].GetPixel(m, n);
26 if (point1.ToArgb() != point2.ToArgb())
27 {
28 isTrue = false;
29 }
30 }
31 }
32 if (isTrue)
33 {
34 result += j == 10 ? "-" : j.ToString();
35 break;
36 }
37 }
38 perBmp.Dispose();
39 gPhoto.Dispose();
40 }
41 return result;
42 }
最后,把零散的调用封装成调用的入口函数:
View Code
2 public string GetPicTel(string url)
3 {
4 HttpWebRequest objRequest = (HttpWebRequest)WebRequest.Create(url);
5 objRequest.Timeout = 10000;//设置尾5秒
6 objRequest.Referer = "http://你要偷图片的网站域名";
7 try
8 {
9 HttpWebResponse objResponse = (HttpWebResponse)objRequest.GetResponse();
10 //System.IO.Stream resStream = objResponse.GetResponseStream();
11 //System.Drawing.Image i = System.Drawing.Image.FromStream(resStream);
12 //i.Save(@"c:\x.gif ", System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Gif);
13 //resStream.Close();
14 //i.Dispose();
15
16 System.IO.Stream resStream = objResponse.GetResponseStream();
17 Bitmap iGetPhoto = new Bitmap(resStream);
18 //第一步 变灰度图
19 iGetPhoto = ToGray(iGetPhoto);
20 //第二步 增加亮度100
21 iGetPhoto = KiLighten(iGetPhoto, 100);
22 //第三步增加对比度100
23 iGetPhoto = KiContrast(iGetPhoto, 100);
24 //第四步 变黑白
25 iGetPhoto = ToBlackWhite(iGetPhoto);
26
27
28
29 //测试图片的结果
30 //iGetPhoto.Save(@"c:\x.gif ", System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Gif);
31 //resStream.Close();
32 //return string.Empty;
33 Bitmap[] numColl = {
34 new Bitmap(("/Temp/0.gif").ToServerPath()),
35 new Bitmap(("/Temp/1.gif").ToServerPath()),
36 new Bitmap(("/Temp/2.gif").ToServerPath()),
37 new Bitmap(("/Temp/3.gif").ToServerPath()),
38 new Bitmap(("/Temp/4.gif").ToServerPath()),
39 new Bitmap(("/Temp/5.gif").ToServerPath()),
40 new Bitmap(("/Temp/6.gif").ToServerPath()),
41 new Bitmap(("/Temp/7.gif").ToServerPath()),
42 new Bitmap(("/Temp/8.gif").ToServerPath()),
43 new Bitmap(("/Temp/9.gif").ToServerPath()),
44 new Bitmap(("/Temp/-.gif").ToServerPath())
45 };
46 return ComparePic(iGetPhoto, numColl);
47
48
49 }
50 catch (Exception ex)
51 {
52 return string.Empty;
53 }
54 }
另外,要说明的是,有些验证码(不带扭曲),有倾斜或上下波动的也可以用这种方法搞定,只是需要再多动一点点脑筋.但是带扭曲效果的验证码就是非常专业的事情了,不过我们只用来做采集,不是爆破专家,这种方式应该基本满足应用了.
希望本文可以抛砖引玉,帮你采集到你需要的数据,当然,尽可能地支持别人的版权!也正是因为版权,恕我无法给出原始图片地址.
本文来自http://corecainiao.cnblogs.com/如需转载请标明出处。
转载于:https://www.cnblogs.com/CoreCaiNiao/archive/2011/12/26/2302141.html
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