由于本文实现的功能是在内网环境完成，因此，没有代码介绍，也没有识别效果展示。
爬虫过程中难免会碰到验证码，各种各样的验证码似乎阻挡了爬虫的脚步。
碰到验证码有两个方法解决：
- 将代码提交到“打码平台”，付费完成打码
- 自己写代码完成验证码识别的过程
我在写一个自动抢会议室的系统，但是抢会议室的过程中，需要输入验证码才可以完成预定。
这个验证码比较简单，只有4位阿拉伯数字组成。形式大概和下面图片比较类似，但图片的噪音比下面要严重得多。由于验证码都在公司办公环境，所以无法导出来。
一开始，我写了一些图像预处理的方法，流程大概有以下几步：
- 读取图片，并调整图像尺寸
- 对图片进行灰度处理
- 手动设置阈值，对灰度图像进行二值化处理
- 遍历整张图像，扫描图像黑色像素连接区域，将范围太小的黑色像素块去除
- 对图像横纵坐标进行扫描，取出完整的图像
到第5步，我得到的图像像素是6*10，缩小图像尺寸，可以更好地保留结果信息，减少由于旋转，拉伸等形态变换带来的图像差异，像素不大，但已经足够区分不同的数字了。
编码之前，我手动从网站上下载验证码，并进行标注，得到了50副图像。0-9每个数字大约有20张图片「这个过程实在是太无聊了，我只想赶紧结束人力标注的行为」
由于验证码数据样本实在太少，在一开始的尝试的传统机器学习与深度学习方法都毫无例外失败了。
我尝试了以下方法：
- 在mnist数据集的基础上使用TensorFlow搭建神经网络
- LibSVM
- KNN
- 线性回归
- GBDT
实际上使用mnist数据集来训练，是不合理的。因为即使是阿拉伯数字，我遇到的验证码里的样式和mnist中的样式还是存在不小的差异，这会导致识别率一直无法提升。
后来我想到了一个方法，图像里的信息既然只有阿拉伯数字，总共只有10类，而且每张图片中都是固定的4个数字。
那我能不能用简单的方法进行比对？建立一个样本图像库，对测试图片进行预处理以后，得到分割4张6*10的二值化图片，与样本图像库进行图像上的比对，最后进行结果进行统计，归类，得到最终预测值。
图像预处理的方法前面已经完成了，关键是用什么方法来进行图像比对呢？
一开始我想的很简单，直接对每张样本图片I1与测试图片I2相同坐标的像素进行逐一比对，计算I1与I2的相同坐标的像素相等的数目，最后求均值，得到10个分值，分数高的就是预测结果。
这个计算方法看起来可行，但是在实际使用的时候有一些问题
- 因为要遍历所有图片的所有像素，计算起来非常慢！
- 由于原始验证码图片添加了大量噪音，虽然做了降噪处理，但得到的同一类别图片之间还是存在较大差异。因此，如果用像素完全匹配的方法，容易有误判。
后来我找到了一个方法，先对样本图像进行编码转换。得到一个能体现图像特征的code，再将这些样本图像的code全部保存起来。这样下次要使用的时候，就不必每次都读一遍图片啦！
图片转code的方法我选择的hash转换，过程大致如下：
- 缩放：图片缩放为8*8
- 求平均值：计算灰度图所有像素的平均值
- 比较：像素值大于平均值记作1，相反记作0，总共64位
- 生成hash：将上述步骤生成的1和0按顺序组合起来既是图片的指纹（hash）。顺序不固定。但是比较时候必须是相同的顺序。
得到hash值后，将同一数字对于图片的hash值存在一个txt文件中，实际使用的时候，对预测图像进行上文相同的预处理操作，分割出4个图片后，再计算出4个预测图像的hash值，将测试图像的hash值与TXT文件中的hash进行比对，计算汉明距离，即两个64位的hash值有多少位是不一样的，不相同位数越少，图片越相似。
得到测试图像与每个样本图像hash值的汉明距离后，进行统计，平均，取预测值最大的样本图像标签为预测值。识别的速度也还不错，平均只需要0.3秒就可以完成一次识别。
这种识别的方法简单易操作，对简单的字母数字组合验证码非常有效，但是对图像预处理提出了更高的要求，而且不具备泛化性，碰到不同的验证码每次都需要单独编辑规则。
45