對驗證碼這一塊很少了解，但拜讀了別人的文章，忍不住轉為as**試試。原文：
一般都是直接轉為灰度圖，根據128（中值）做黑白二值化。但是這樣有些暗一些或者亮一些的，就無法正確分離。。
所以有一些動態方式計算閥值。例如最大類間方差。
對比一下以下兩個圖：第乙個用最大類間方差，第二個用128做固定閥值。
最大類間方差：
固定閥值：
}//直方圖平滑化
for (k = 0; k <= 255; k++)
pixelnum[k] = int(number(total) / 5.0 + 0.5); //
平滑化，左邊2個+中間1個+右邊2個灰度，共5個，所以總和除以5，後面加0.5是用修正值
}
//求閾值
sum = csum = 0.0;
n = 0;
//計算總的圖象的點數和質量矩，為後面的計算做準備
for (k = 0; k <= 255; k++)
fmax = -1.0; //
類間方差sb不可能為負，所以fmax初始值為-1不影響計算的進行
n1 = 0;
for (k = 0; k < 256; k++) //
對每個灰度（從0到255）計算一次分割後的類間方差sb
//沒有分出前景後景
n2 = n - n1; //
n2為背景圖象的點數
if (n2 == 0) //
n2為0表示全部都是後景圖象，與n1=0情況類似，之後的遍歷不可能使前景點數增加，所以此時可以退出迴圈
csum += number(k) * pixelnum[k]; //
前景的「灰度的值*其點數」的總和
m1 = csum / n1; //
m1為前景的平均灰度
m2 = (sum - csum) / n2; //
m2為背景的平均灰度
sb = number(n1) * number(n2) * (m1 - m2) * (m1 - m2); //
sb為類間方差
if (sb > fmax) //
如果算出的類間方差大於前一次算出的類間方差
}return
threshvalue;
}
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