基于 Matlab 不变矩算法实现数字验证码
引言：
随着互联网和数字化时代的到来，验证码成为了保护网站和用户数据安全的重要手段。验证码是一种
由字母、数字、符号组成的图像，通过用户输入正确的验证码，可以验证用户身份和防止机器人恶意
登录。为了提高验证码的安全性和可靠性，需要设计一种高效且精确的数字验证码识别算法。本文基
于 Matlab 不变矩算法，从去噪、定位、归一化等预处理开始，详细介绍了数字验证码识别的整个流
程，并通过实验结果验证了该算法的可行性。
一、预处理
数字验证码识别的第一步是对验证图像进行预处理，包括去噪、定位和归一化。
1. 去噪
验证码图像经常受到各种干扰，如噪声、线条、斑点等。为了提高验证码的清晰度和可读性，需要对
图像进行去噪处理。在本文中，我们使用了基于 Matlab 的图像处理工具箱中的滤波器函数，通过选
择适当的滤波器和参数，有效地去除了验证码图像中的噪声。
2. 定位
验证码通常是一个矩形图像，但在实际应用中，验证码可能会出现旋转、扭曲等变形。为了准确识别
验证码中的数字，需要对验证码进行定位。本文采用了边缘检测和轮廓提取的方法，通过检测图像的
边缘和提取轮廓，准确地确定了验证码的位置。
3. 归一化
由于验证码图像的大小和比例各不相同，为了方便后续的特征提取和匹配，需要将验证码图像进行归
一化。在本文中，我们使用了 Matlab 的图像处理工具箱中的图像几何变换函数，将验证码图像统一
缩放到固定的大小和比例。
二、特征提取
特征提取是数字验证码识别的核心任务，其目的是从归一化后的验证码图像中提取出能够代表验证码
特征的数学描述。在本文中，我们使用了不变矩算法作为特征提取的方法。
不变矩是一种基于图像的几何特征描述算法，通过对图像进行积分和归一化操作，可以得到一组不变
矩。这些不变矩在图像旋转、缩放和平移等几何变换下保持不变，因此可以用于图像识别和匹配。在
本文中，我们计算了验证码图像的不变矩，并将其作为特征向量用于后续的识别任务。
三、特征匹配和识别
特征匹配是基于特征向量的验证码识别的关键步骤，其目的是将待识别数字的特征向量与已知数字的
特征向量进行比较，并得到最相似的数字。在本文中，我们采用了欧氏距离作为特征匹配的度量标准
