用Asprise的OCR包，处理验证码 (四)

[java] Map mapColor = new HashMap();
for (int i = 0; i < width; i++)
for (int j = 0; j < height; j++) {
int color = image.getRGB(i, j);
Integer count = mapColor.get(color);
if (count == null)
count = 0;
count++;
mapColor.put(color, count);
}
[java] view plaincopyprint Map mapColor = new HashMap();
for (int i = 0; i < width; i++)
for (int j = 0; j < height; j++) {
int color = image.getRGB(i, j);
Integer count = mapColor.get(color);
if (count == null)
count = 0;
count++;
mapColor.put(color, count);
}
Map mapColor = new HashMap();
for (int i = 0; i < width; i++)
for (int j = 0; j < height; j++) {
int color = image.getRGB(i, j);
Integer count = mapColor.get(color);
if (count == null)
count = 0;
count++;
mapColor.put(color, count);
}

上面的代码是对Image进行处理。一个二重循环，用image.getRGB方法来取得每个点的颜色，然后对颜色计数，并放到一个HashMap里去。

这是为后面的去噪音做准备。

后面的代码，针对不同的噪音，要用同的方法。这里只是给个思路。

List> list = new ArrayList>(
mapColor.entrySet());
Collections.sort(list, new Comparator>() {
@Override
public int compare(Entry o1,
Entry o2) {
return o2.getValue() - o1.getValue();
}
});
list = list.subList(0, 5);
[java] List> list = new ArrayList>(
mapColor.entrySet());
Collections.sort(list, new Comparator>() {
@Override
public int compare(Entry o1,
Entry o2) {
return o2.getValue() - o1.getValue();
}
});
list = list.subList(0, 5);
List> list = new ArrayList>(
mapColor.entrySet());
Collections.sort(list, new Comparator>() {
@Override
public int compare(Entry o1,
Entry o2) {
return o2.getValue() - o1.getValue();
}
});
list = list.subList(0, 5);

上面是把，已经处理过的HashMap（key是颜色，value该颜色的点的个数）进行排序得到 list。

开心网的验证码是4位，然后每个的颜色不同。那么取list的前5项，必然是背景色和4位验证码的颜色。

list = list.subList(0, 5);

然后再来个二重循环，把不属于这5种颜色的点，全变成背景色，也就是去噪音了。

int intBack = list.get(0).getKey();
Set setColor = new HashSet();
for (Map.Entry entry : list) {
setColor.add(entry.getKey());
}
for (int i = 0; i < width; i++)
for (int j = 0; j < height; j++) {
int color = image.getRGB(i, j);
if (setColor.contains(color))
continue;
image.setRGB(i, j, intBack);
}
[java] int intBack = list.get(0).getKey();
Set setColor = new HashSet();
for (Map.Entry entry : list) {
setColor.add(entry.getKey());
}
for (int i = 0; i < width; i++)
for (int j = 0; j < height; j++) {
int color = image.getRGB(i, j);
if (setColor.contains(color))
continue;
image.setRGB(i, j, intBack);
}
int intBack = list.get(0).getKey();
Set setColor = new HashSet();
for (Map.Entry entry : list) {
setColor.add(entry.getKey());
}
for (int i = 0; i < width; i++)
for (int j = 0; j < height; j++) {
int color = image.getRGB(i, j);
if (setColor.contains(color))
continue;
image.setRGB(i, j, intBack);
}

上面的程序，首先取出list的第一项（背景）的颜色：int intBack = list.get(0).getKey();

循环体中，如果是背景色或者验证码的颜色（if (setColor.contains(color))），那么继续循环；否则，该点为噪音，要设置成背景色（image.setRGB(i, j, intBack)）。

最后，当然就是把处理过的Image交个OCR了。

String strCode = ocr.recognizeEverything(image).trim().toLowerCase()
.replaceAll(" ", "");
[java] String strCode = ocr.recognizeEverything(image).trim().toLowerCase()
.replaceAll(" ", "");
S