一个基于SVM的验证码破解程序
##起因 弄这个项目的原因，是目前还没有发现一个比较好用的验证码识别模块，目前的验证码识别主要是基于google的光学字符识别Tesseract-OCR如PyOCR,识别精度有限，对于一些复杂的验证码无法识别
##目前主要工作 这个项目改造自https://code.google.com/p/captchacker/，原项目已停止更新
##接下来的工作
- 整理代码，使能够模块化，提供一个通用接口
- 使用Python替换的原来C++，重写验证码分割及字符居中模块，做跨平台处理
- 增加利用anti-captcha的人眼识别功能来提供训练数据
如果有其他疑问，请与我联系 tangxuguo#gmail.com,欢迎提交代码
##环境搭建 运行环境（以下在ubuntu12.04 64位机器下测试）
安装libsvm
sudo apt-get install python-libsvm
安装opencv
sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv
生成验证码pycaptcha
仿真这块用到了pycaptcha，这个是用来生成验证码的，这个模块已经停止更新，我下了一个版本，在python2.7上目前可用，请自行安装
svn co http://svn.navi.cx/misc/trunk/pycaptcha/
cd pycaptcha
python setup.py install
然后把captchacker目录下的Fonts里的字体，拷到如下路径里面，否则pycaptcha无法识别,这个包需要依赖PIL
sudo cp -r Fonts /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/Captcha/data/fonts/
##程序说明：
###使用方式
##将用到的算法
- de_noise去噪
- color_filter颜色过滤
- edge_detection边缘检测
- floodfill油漆桶
- dynamic_programing动态规划
- Erosion腐蚀
- Dilation膨胀
- Pixels_projection像素投影(垂直和斜切)
- svm支持向量机
- 干扰线检测（深度优先搜索和最短路径算法）
对于一些和文字颜色相同但是较为分散和单一的干扰像素点，我们可以用判断相邻像素的方法，对于每个点判断该点和相邻8个点的色差，若色差大于某个值，则+1，如果周围有超过6个点的色差都比较大，说明这个点是噪点。对于图像边界的一圈像素，周围没有8个像素，则统统清除，反正文字都在图片的中间位置。
对于1个像素粗细的干扰线，在字符为2个像素以上的时候，可以用去噪点算法作为滤镜，多执行几次，就可以完美的把细干扰线去掉。
种子填充算法可以方便的计算出任意色块的面积，对于没有粘连字符或者粘连但是字符每个颜色不一样的验证码来说，去除干扰色块的效果很好，你只需要大概计算一下最小的和最大的字符平均占多少像素，然后把这段区间之外像素数的色块排除掉即可。
###模型训练流程
两种方式，采用自己的fonts训练，或者是采用原始网站验证码训练
###算法识别流程
原始图片-》 彩色去噪（颜色过滤，去除背景）-》干扰线检测-》二值转换-》黑白去噪（统计邻域像素，统计轮廓像素）-》切割（种子填充，像素投影，动态规划，固定宽度扫描）-》标准化字符矫正-》SVM
##部分案例
| 难易程度 | 来源 | 例图 | 识别率 | 详细 |
|---|---|---|---|---|
| ★★☆☆☆ | [Egoshare] |   |
100% | 3位数字 |
| ★★★★☆ | [baidu] |   |
50% | 4位数字加字母 |
| ★★★★☆ | [sina] |   |
50% | 数字加字母 |
| ★★★★☆ | [sohu] |   |
50% | 数字加字母 |
| ★★★★☆ | [QQ] |   |
50% | 数字加字母 |
| ★★★★☆ | [zhihu] |  |
50% | 数字加字母 |
| ★★★★☆ | [jaccout] |   |
50% | 4-5字母 |
| ★★★★☆ | [hotmail] |   |
10% |
###暂未识别，需要训练，在研究
欢迎提交新的验证码类型
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