個人記事

        /// <summary>
        /// 得到灰度图像前景背景的临界值 最大类间方差法，yuanbao,2007.08
        /// </summary>
        /// <returns>前景背景的临界值</returns>
        public int GetDgGrayValue()
        {
            int[] pixelNum = new int[256];           //图象直方图，共256个点
            int n, n1, n2;
            int total;                              //total为总和，累计值
            double m1, m2, sum, csum, fmax, sb;     //sb为类间方差，fmax存储最大方差值
            int k, t, q;
            int threshValue = 1;                      // 阈值
            int step = 1;
            //生成直方图
            for (int i =0; i < bmpobj.Width ; i++)
            {
                for (int j = 0; j < bmpobj.Height; j++)
                {
                    //返回各个点的颜色，以RGB表示
                    pixelNum[bmpobj.GetPixel(i,j).R]++;            //相应的直方图加1
                }
            }
            //直方图平滑化
            for (k = 0; k <= 255; k++)
            {
                total = 0;
                for (t = -2; t <= 2; t++)              //与附近2个灰度做平滑化，t值应取较小的值
                {
                    q = k + t;
                    if (q < 0)                     //越界处理
                        q = 0;
                    if (q > 255)
                        q = 255;
                    total = total + pixelNum[q];    //total为总和，累计值
                }
                pixelNum[k] = (int)((float)total / 5.0 + 0.5);    //平滑化，左边2个+中间1个+右边2个灰度，共5个，所以总和除以5，后面加0.5是用修正值
            }
            //求阈值
            sum = csum = 0.0;
            n = 0;
            //计算总的图象的点数和质量矩，为后面的计算做准备
            for (k = 0; k <= 255; k++)
            {
                sum += (double)k * (double)pixelNum[k];     //x*f(x)质量矩，也就是每个灰度的值乘以其点数（归一化后为概率），sum为其总和
                n += pixelNum[k];                       //n为图象总的点数，归一化后就是累积概率
            }

            fmax = -1.0;                          //类间方差sb不可能为负，所以fmax初始值为-1不影响计算的进行
            n1 = 0;
            for (k = 0; k < 256; k++)                  //对每个灰度（从0到255）计算一次分割后的类间方差sb
            {
                n1 += pixelNum[k];                //n1为在当前阈值遍前景图象的点数
                if (n1 == 0) { continue; }            //没有分出前景后景
                n2 = n - n1;                        //n2为背景图象的点数
                if (n2 == 0) { break; }               //n2为0表示全部都是后景图象，与n1=0情况类似，之后的遍历不可能使前景点数增加，所以此时可以退出循环
                csum += (double)k * pixelNum[k];    //前景的“灰度的值*其点数”的总和
                m1 = csum / n1;                     //m1为前景的平均灰度
                m2 = (sum - csum) / n2;               //m2为背景的平均灰度
                sb = (double)n1 * (double)n2 * (m1 - m2) * (m1 - m2);   //sb为类间方差
                if (sb > fmax)                  //如果算出的类间方差大于前一次算出的类间方差
                {
                    fmax = sb;                    //fmax始终为最大类间方差（otsu）
                    threshValue = k;              //取最大类间方差时对应的灰度的k就是最佳阈值
                }
            }
            return threshValue;
        }

最近写了几个网站的验证码图片自动识别程序，尽管每个网站的验证码图片都不相同，识别的方法有所差别。但写得多了，也总结出不少相同之处。今天抽空封装出一个基础类来，发现可以很好地重复利用，编写不同的验证码识别程序，效率提高了不少。好东东不能独享，现放出来供大家共同研究，请网友们妥善用之。 

封装后的类使用很简单，针对不同的验证码，相应继承修改某些方法，即可简单几句代码就可以实现图片识别了： 

GrayByPixels(); //灰度处理

GetPicValidByValue(128, 4); //得到有效空间

Bitmap[] pics = GetSplitPics(4, 1);     //分割

string code = GetSingleBmpCode(pics[i], 128);   //得到代码串

C#實現通過程序自動抓取遠程Web網頁信息的代碼
發布：dxy 字體：[增加 減小] 類型：轉載
通過程序自動的讀取其它網站網頁顯示的信息，類似於爬蟲程序。比方說我們有一個系統，要提取BaiDu網站上歌曲搜索排名。分析系統在根據得到的數據進行數據分析。為業務提供參考數據。 
　　為了完成以上的需求，我們就需要模擬瀏覽器瀏覽網頁，得到頁面的數據在進行分析，最後把分析的結構，即整理好的數據寫入數據庫。那麽我們的思路就是： 
　　1、發送HttpRequest請求。 
　　2、接收HttpResponse返回的結果。得到特定頁面的html源文件。 
　　3、取出包含數據的那一部分源碼。 
　　4、根據html源碼生成HtmlDocument，循環取出數據。 
　　5、寫入數據庫。 
程序如下：　　 


//根據Url地址得到網頁的html源碼 
private string GetWebContent(string Url) 
{ 
string strResult=""; 
try 
{ 
HttpWebRequest request = (HttpWebRequest)WebRequest.Create(Url); 
　　　　//聲明一個HttpWebRequest請求 
request.Timeout = 30000; 
//設置連接超時時間 
request.Headers.Set("Pragma", "no-cache"); 
HttpWebResponse response = (HttpWebResponse)request.GetResponse(); 
Stream streamReceive = response.GetResponseStream(); 
Encoding encoding = Encoding.GetEncoding("GB2312"); 
StreamReader streamReader = new StreamReader(streamReceive, encoding); 
strResult = streamReader.ReadToEnd(); 
} 
catch 
{ 
MessageBox.Show("出錯"); 
} 
return strResult; 
} 
為了使用HttpWebRequest和HttpWebResponse，需填名字空間引用 
　　using System.Net; 

新版本在這

http://dark99.pixnet.net/blog/post/42926225

這次更新了版本

有增加留言區塊 

至於是否能自動留言 

目前基本上是要使用者 

在愛情公寓 有vip 

功能才比較能達成

如果有任何使用上問題歡迎留言

或者 email   ==> changjeimin@gmail.com