首先，你需要安装 Emgu.CV 库，这可以通过 NuGet 包管理器来安装。
在 Visual Studio 中安装：
打开 NuGet 包管理器，搜索 Emgu.CV，然后点击 安装。
安装完成后，我们可以开始编写代码。
csharp
using System;
using System.Drawing;
using Emgu.CV;
using Emgu.CV.Structure;
using Emgu.CV.CvEnum;
using System.Linq;
using System.Text.RegularExpressions;
namespace CaptchaRecognizer
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
// 加载验证码图片
string captchaImagePath = @"path_to_your_captcha_image.png";
var image = new Image<Bgr, byte>(captchaImagePath);
// 转换为灰度图像var grayImage = image.Convert<Gray, byte>();// 使用二值化（阈值处理）来增强验证码文字的对比度var binaryImage = grayImage.ThresholdBinary(new Gray(200), new Gray(255));// 进行腐蚀操作以消除噪点var erodedImage = binaryImage.Erode(1);// 显示处理后的图片（可选）CvInvoke.Imshow("Processed Image", erodedImage);CvInvoke.WaitKey(0); // 等待按键关闭窗口// 提取字符区域并进行 OCR 识别var text = ExtractTextUsingTesseract(erodedImage);Console.WriteLine("识别的验证码是: " + text);}
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// 使用 Tesseract OCR 提取文字
static string ExtractTextUsingTesseract(Image<Gray, byte> processedImage)
{
// 确保你已经安装了 Tesseract OCR 引擎并配置好了路径
var ocrEngine = new Tesseract.TesseractEngine(@"./tessdata", "eng", Tesseract.PageSegMode.Auto);
var img = processedImage.ToBitmap();
var result = ocrEngine.Process(img);return result.GetText().Trim();}
}
}
代码解释
加载图像： 我们使用 Emgu.CV 中的 Image<Bgr, byte> 来加载并读取图像。
灰度化： 先将彩色图像转换为灰度图像，这样更容易进行阈值处理和噪声去除。
二值化： 使用 ThresholdBinary 函数对灰度图像进行二值化处理，增强验证码字符的对比度。
腐蚀处理： 使用 Erode 操作进一步消除图像中的噪点。
OCR： 使用 Tesseract OCR 引擎来识别图像中的文字。Tesseract 是一个开源的 OCR 库，可以通过 NuGet 包管理器 安装。你需要确保下载并设置了正确的 tessdata 语言包。
安装 Tesseract OCR 引擎
要使用 Tesseract，你可以通过 NuGet 安装它：
在 Visual Studio 的 NuGet 包管理器中，搜索并安装 Tesseract 包。
你还需要在本地安装 Tesseract 引擎，并确保在程序中正确设置路径（@"./tessdata"）。
注意事项
验证码的复杂程度可能影响识别的准确性。对于噪声很大的验证码，你可能需要更多的图像预处理步骤，如高斯模糊、膨胀、轮廓检测等。
Tesseract 的识别率取决于验证码的字体、大小、颜色对比度等因素。你可能需要调整处理过程来获得更高的准确率。
