使用 Lua 实现基础图像识别逻辑：验证码切割识别初探

Lua 是一门轻量嵌入式语言，虽然不是图像处理领域的主力军，但借助 OpenCV 的 C 接口和 LuaJIT 的 FFI（外部函数接口），我们同样可以实现一些有趣的图像处理应用。本文将展示如何使用 Lua 搭配 OpenCV 来实现一个简单的验证码图像字符切割识别逻辑。

准备工作
安装 OpenCV
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使用 LuaJIT

使用 FFI 绑定 OpenCV 函数

LuaJIT 与 FFI 示例环境搭建：

sudo apt install luajit
sudo apt install libopencv-dev
使用 luajit 运行你的脚本，并在代码中通过 FFI 加载 OpenCV。

基础代码实现结构

local ffi = require("ffi")

-- 声明 OpenCV 的 C 函数
ffi.cdef[[
typedef struct CvMat CvMat;
typedef struct IplImage IplImage;

IplImage* cvLoadImage(const char* filename, int iscolor);
void cvSaveImage(const char* filename, const IplImage* image);
void cvThreshold(const CvMat* src, CvMat* dst, double threshold, double max_value, int threshold_type);
void cvReleaseImage(IplImage** image);

]]

-- 加载 OpenCV 库
local cv = ffi.load("opencv_core")

-- 载入图像
local img = cv.cvLoadImage("captcha.png", 0) -- 0 表示灰度图
if img == nil then
error("无法加载图像")
end

-- 对图像执行二值化处理
cv.cvThreshold(img, img, 128, 255, 0) -- 简单阈值处理

-- 保存处理后的图像
cv.cvSaveImage("captcha_bin.png", img)

-- 释放内存
local img_ptr = ffi.new("IplImage*[1]", img)
cv.cvReleaseImage(img_ptr)
接下来的识别步骤
目前 LuaJIT + OpenCV 可以完成以下内容：

图像加载

灰度化（二值图像）

字符切割处理

字符切割逻辑可以进一步通过绑定 cvFindContours 和 cvBoundingRect 等 API 实现。

如果你不想手写 FFI 绑定，也可以使用已有的 Lua OpenCV 封装库，例如 torch/opencv-lua（需要依赖 Torch）。

应用拓展方向
对接 Lua Web 应用（如 Nginx + Lua 模块）实现验证码自动识别服务

与 Redis 结合进行识别缓存优化

提供 Lua 图像识别 SDK，供内嵌式设备使用