Nim 实现基础验证码字符切割逻辑

验证码识别的第一步是图像中字符的定位和切割，这是图像预处理环节中非常关键的一步。本文将使用 Nim 编程语言展示如何加载图像、进行灰度处理、二值化和字符区域切割。

一、Nim 简介与依赖
Nim 是一门静态类型、可编译为 C 的现代语言，语法简洁、运行高效，适合处理图像这种性能敏感任务。

使用以下命令安装图像处理依赖：

nimble install nimPNG
这次我们使用 nimPNG 来读取 PNG 图像，并自定义二值化与分割逻辑。

二、图像预处理与切割流程
图像读取与灰度转换

二值化处理

垂直投影切割字符边界

输出字符区域坐标（可用于后续OCR）

三、核心代码实现（Nim）

import nimPNG, sequtils, strutils

type
GrayImage = seq[seq[int]]
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灰度转换函数（简化处理，仅取RGB平均）

proc toGrayscale(image: PNGImage): GrayImage =
result = newSeqWith(image.height, newSeqint)
for y in 0..<image.height:
for x in 0..<image.width:
let pixel = image.getPixel(x, y)
let avg = (int(pixel.r) + int(pixel.g) + int(pixel.b)) div 3
result[y][x] = avg

二值化函数

proc binarize(img: GrayImage, threshold: int = 128): GrayImage =
result = newSeqWith(img.len, newSeqint)
for y in 0..<img.len:
for x in 0..<img[0].len:
result[y][x] = if img[y][x] < threshold: 0 else: 255

垂直投影并提取字符区域

proc verticalProjection(img: GrayImage): seq[(int, int)] =
let width = img[0].len
let height = img.len
var projection = newSeqint
for x in 0..<width:
for y in 0..<height:
if img[y][x] == 0: inc projection[x]

提取非空区域

var inChar = false
var start = 0
for x in 0..<width:
if projection[x] > 0 and not inChar:
start = x
inChar = true
elif projection[x] == 0 and inChar:
result.add((start, x - 1))
inChar = false
if inChar:
result.add((start, width - 1))

主程序流程

proc main() =
let img = readPNG("captcha_sample.png")
let gray = toGrayscale(img)
let bin = binarize(gray, 128)
let regions = verticalProjection(bin)
for (s, e) in regions:
echo "Char from column ", s, " to ", e

main()
四、执行结果
假设图像中包含四个字符，程序输出可能如下：

Char from column 4 to 17
Char from column 21 to 34
Char from column 38 to 51
Char from column 55 to 68
这些信息可以用于图像切片或送入 OCR 模型进一步识别。