matlab验证码识别代码
时间: 2023-11-04 19:07:21 浏览: 65
基于MATLAB的数字验证码识别代码可以分为以下几个步骤:
1. 数据预处理:对验证码进行二值化、降噪、切割等处理,以便后续的特征提取和识别。
```matlab
% 二值化
bw = im2bw(img, graythresh(img));
% 降噪
bw = bwareaopen(bw, 30);
% 切割
[L, num] = bwlabel(bw);
stats = regionprops(L, 'BoundingBox');
for i = 1:num
subimg = imcrop(img, stats(i).BoundingBox);
% 对subimg进行特征提取和识别
end
```
2. 特征提取:提取验证码的特征,例如垂直和水平投影、横线和竖线的数量、空洞的数量等。
```matlab
% 垂直和水平投影
vproj = sum(bw, 1);
hproj = sum(bw, 2);
% 横线和竖线的数量
hlines = sum(sum(bw([1,end],:)));
vlines = sum(sum(bw(:,[1,end])));
% 空洞的数量
cc = bwconncomp(~bw);
numholes = cc.NumObjects - 1;
```
3. 特征匹配:将提取到的特征与模板库中的特征进行匹配,找到最相似的模板。
```matlab
% 计算特征向量
feat = [vproj, hproj, hlines, vlines, numholes];
% 与模板库中的特征向量进行比较
min_dist = Inf;
for i = 1:size(templates, 1)
dist = norm(feat - templates(i,:));
if dist < min_dist
min_dist = dist;
best_match = i;
end
end
```
4. 输出识别结果:将匹配到的模板对应的数字输出。
```matlab
fprintf('识别结果:%d\n', best_match-1);
```