我们能够找到这些规律的原因是，在制作验证码的干扰素时，为了使干扰素不影响数字的显示效果，必须使用干扰素的 RGB 和数字 RGB 相互独立，互不干扰。只要懂得这个规律，我们就很容易实现二值化。
我们找到的 120 ， 80 ， 125 等阈值，可能和实际的 RGB 有出入，所以，有时二值化后，会有部分地方出现 1 ，对于验证码上固定位置显示数字，这种干扰没有太大意义。但是对于验证码位置不确定的图片来说，在我们切割字符时，很可能造成干扰。所以，在二值化后要进行去噪处理。
第二步：去噪处理。去噪的原理很简单，就是把孤立的有效的值去掉，如果噪点比较高，要求的效率也比较高的话，这里面也有很多工作要做。幸好这里我们不要求这么高深，我们使用最简单的方法就可以，如果一个点为 1 则判断这个点的上下左右上左上右下左下右 8 个方位上数字是否为 1 ，如果不为 1 ，就认为是一个燥点，直接设置为 1 即可。
如上图所示，我们使用此方法很容易发现红色方框部分的 1 为燥点，直接设置为 1 即可。在判断时我们使用了一个技巧，有时候的噪点可能是两个连续的 1 ，所以我们计算这个点的 8 个方向上的值之和，最后我们判断他们的和是否小于特定的阈值。
第三步：切割字符。切割字符的方法有很多种，这里采用最简单的一种，先垂直方向切割成为字符，然后在水平方向去掉多于的 0000 ，如下图
第一步切割红线部分，第二步切割蓝线部分，这样就可以得到独立的字符了。但是像下面这种情况
按上面的方法会把 dw 字符切割成一个字符，这是错误的切割，所以这里我们涉及到粘连字符的切割。
第四步：粘连字符切割。制作验证码时，规则字符的粘连很容易分割开，如果字符本身有缩放，变形就很难处理，经过分析，我们可以发现，上面的字符粘连属于很简单的方式，只是规则字符的粘连，所以处理这种情况，我们也使用很简单的处理方式。当完成分割操作后，我们不能马上确定分割的部分就为一个字符，要进行验证，验证的关键因素就是，切割下来的字符的宽是否大于阈值，这个阈值的取舍标准是，一个字符无论怎么旋转变形都不会大于这个阈值，所以，如果我们切割的块大于这个阈值，就可以认为这是一个粘连字符；如果大于两个阈值之和，就认为是三个字符粘连，以此类推。知道这个规则后，切割粘连字符也就很简单了。如果我们发现是粘连字符块，直接平分这个块为两个或者多个新的块就可以。当然为了更好的还原字符，我一般都采用平分 +1 ， -1 对字符块的部分进行适当的补充。
第五步：匹配字符。对于旋转字符的特征码建立，有很多种方法，这里就不做深入研究了。我这里使用的最简单的方式，为所有字符的所有情况建立匹配库，所以在我提供的代码种增加了 study 操作，其目的就是，先有人手工识别图片的验证码，然后通过 study 方法，写入特征码库。这样写入的图片数据越多，验证识别的准确行也就越高。
经过以上步骤，我们基本上可以识别现在互联网上大部分的验证码，这里我们都是使用的最简单的方法，没有使用任何 OCR 知识。
另外制作验证码的一些建议：
对于识别验证码的程序来说，最难得部分是验证字符的切割和特征码的建立，而国内很多程序员只做验证码时，总是喜欢在验证码加很多干扰素，干扰线，影响效果不说，还达不到很好的效果；所以，要想使自己验证码难于本识别，只做下面两点就够了
1、字符粘连，最好所有的字符都有粘连的部分；
2、不要使用规格字符，验证码的各个部分使用不同比例的缩放或者旋转。
只要做到这两点，或者这两点的变形，识别程序就很难识别。