粘连字符分割技术探讨

在过去的一周里，我专注于研究验证码识别，并成功提取了样本集。目前面临的挑战是如何有效地分割粘连字符。以下内容部分参考自http://drops.wooyun.org/tips/141，在此感谢原作者。

### 一、基础方法概述

对于不粘连的字符，可以使用扫描线分割法。该方法通过检测竖条上是否有文字像素来确定字符间的空白区域。此外，CFS（Connected Component Labeling）算法也是一种有效的方法，它利用连通域进行字符分割。CFS4D则仅扫描上下左右四个方向的像素来判断连通域，而标准的CFS会检查周围八个像素。

对于字符大小和数量固定的验证码，平均分割法非常实用。这种方法首先整体切出中间的文字部分，然后按宽度平均分成几份，特别适用于粘连较多且其他方法难以分割的情况。

### 二、进阶方法

#### 垂直像素直方图

对于仅有少量粘连的验证码，垂直像素直方图统计是一种有效的分割方法。通过统计每个竖条上的像素数（前提是图像已经二值化），可以直观地展示波峰波谷，从而实现字符分割。例如，如果图片宽度为100像素，则将其切割成100个1像素宽的竖线，红色部分表示当前x坐标上所有黑色像素的总和。

除了垂直方向，还可以从不同角度进行斜线方向的像素投影，这对每次字符随机旋转的验证码效果显著。

#### 彩色验证码处理

对于彩色验证码，颜色分割是一种可行的方法。根据颜色分布特征，将字符分离出来。

### 三、复杂情况下的处理

即使有多种算法，对严重粘连的字符分割仍然是一个难点。笔画分析和曲线角度分析等高级技术可以帮助提高成功率。

#### 还原随机旋转字符

为了还原随机旋转的字符，通常采用旋转卡壳算法。该算法通过在一定范围内逐度旋转图像，并用扫描线法判断字符宽度，找到最窄处即为正确角度。

#### 扭曲字符的处理

扭曲字符的还原相对困难，但若识别算法足够强大，仍可达到接近人类的识别率。

### 四、图像预处理

在实际操作中，图像锐化和平滑处理也非常重要。平滑处理可能会使边界变得模糊，因此需要结合锐化技术，以确保边缘清晰，增强图像细节。

### 结语

编码时遇到很多细节问题，如图片序号错误等，导致代码修改频繁。这提醒我们，在编码前应充分思考并制定框架，避免细节问题影响整体思路。