摘要：
中国知网是最重要的中文学术资源数据库，收录绝大多数中文学术刊物。在CNKI检索结果翻页10次以上，用户需要手动输入验证码才能继续。最终，基于Eugu.CV实现验证码识别，正确率在70%以上，能保证自动化导出过程的连贯。CNKI验证码识别主要分为四个步骤：1去掉灰色干扰线2去掉干扰点3二值化4基于Tesseract识别CNKI验证码是长这个样子。vargray=newImage;varimage=gray.CopyBlank();CvInvoke.Threshold;最后，就是用Eugu.CV集成的Tesseract-OCR识别二值化图片。Tesseract是非常强大的OCR开源库，Eumu.CV集成了Tesseract4.0，可以用lstm识别模式提供识别效率。
中国知网(CNKI)是最重要的中文学术资源数据库，收录绝大多数中文学术刊物。我们可以检索论文，也可以导出检索结果前6000条论文的题录数据。
在CNKI检索结果翻页10次以上，用户需要手动输入验证码才能继续。为了实现自动化题录数据导出，我们就需要通过程序识别验证码。最终，基于Eugu.CV实现验证码识别，正确率在70%以上，能保证自动化导出过程的连贯。
CNKI验证码识别主要分为四个步骤：
1 去掉灰色干扰线
2 去掉干扰点
3 二值化
4 基于Tesseract识别
CNKI验证码是长这个样子。
首先，要去掉验证码图片的灰色干扰线，如图：
去掉干扰线的思路：干扰线都是灰色，而灰色的RGB三色的值相对来说都比较大，所以将RGB三色值均大于150的点的颜色设置成白色。代码如下：
Bitmap bmp = (Bitmap)Image.FromFile(imagePath); for (int i = 0; i < bmp.Width; i++) { for (int j = 0; j < bmp.Height; j++) { Color color =bmp.GetPixel(i, j); int threshold = 150; if (color.R > threshold && color.G > threshold && color.B >threshold) { Color newColor = Color.FromArgb(255, 255, 255); bmp.SetPixel(i, j, newColor); } } }
然后，去掉干扰点，如图：
去掉干扰点的思路很简单，遍历每个点，如果它上下左右8个邻居点，有6个以上是白色的点，就把这个点也设置成白色。
for (int i = 0; i < bmp.Width; i++) { for (int j = 0; j < bmp.Height; j++) { var colorList =GetColorList(bmp, i, j); var count = colorList.Count(x => x.R == 255 && x.G == 255 && x.B == 255); if (count >= 6) { bmp.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(255, 255, 255)); } } }
图片识别前需要二值化，也就是把图片变成黑白两色，即把所有的点都变成黑色。
Eugu.CV提供了二值化的方法。
var gray = new Image<Gray, Byte>(bmp); var image =gray.CopyBlank(); CvInvoke.Threshold(gray, image, 120, 255, ThresholdType.Triangle);
最后，就是用Eugu.CV集成的Tesseract-OCR识别二值化图片。
Tesseract是非常强大的OCR开源库，Eumu.CV集成了Tesseract 4.0，可以用lstm识别模式提供识别效率。
Emgu.CV.OCR.Tesseract ocr = new Emgu.CV.OCR.Tesseract(path, "eng", Emgu.CV.OCR.OcrEngineMode.LstmOnly, whitelist, true);
ocr.PageSegMode =Emgu.CV.OCR.PageSegMode.SingleLine;
var gray = new Image<Gray, Byte>(image);
ocr.SetImage(gray);
if (ocr.Recognize() != 0) throw new Exception("Failed to recognizer image"); var list = ocr.GetCharacters().Select(x =>x.Text); textBox.Text = string.Join("", list);
如果你对识别结果的精确度不够满意，还可以通过Tesseract自己训练提高识别精度。