Zig 实现简单验证码图像字符切割

图像中的字符切割是验证码识别流程中的关键一步，它为后续的字符识别算法提供清晰的输入。本文将展示如何使用 Zig 语言进行图像灰度化、二值化以及垂直投影分析，从而提取出字符区域。

一、Zig 简介与依赖
Zig 是一门低级、高性能、注重安全和简洁的系统编程语言。它适合开发对内存控制敏感的图像处理程序。

我们将使用第三方库 zimage（或你可以绑定 C 的 stb_image）来读取 PNG 图像，并手动实现图像处理逻辑。

二、图像处理的基本思路
读取图像并提取像素

灰度处理

二值化处理

垂直投影进行字符切割

输出字符区域边界
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三、主要实现思路（伪代码+Zig结构说明）
虽然 Zig 图像处理库相对较少，但可以用 C 语言的库如 stb_image.h 与 Zig 配合处理像素：

灰度转换逻辑

// 灰度 = (R + G + B) / 3
fn grayscale_pixel(r: u8, g: u8, b: u8) u8 {
return @intCast(u8, (@intCast(u16, r) + g + b) / 3);
}
二值化逻辑

fn binarize_pixel(gray: u8, threshold: u8) u8 {
return if (gray < threshold) 0 else 255;
}
投影并提取字符区域边界

// 统计每一列黑色像素数量，非零表示有字符
fn vertical_projection(binary: []u8, width: usize, height: usize) []usize {
var projection = try allocator.alloc(usize, width);
for (x) |i| {
var count: usize = 0;
for (y) |j| {
if (binary[j * width + i] == 0) {
count += 1;
}
}
projection[i] = count;
}
return projection;
}
你可以根据 projection 的起止连续非零区间，判断字符左右边界。

四、示意输出（假设为4字符验证码）
如果处理图像后得到如下列的黑色像素投影：

[0,0,3,4,5,5,3,0,0,4,5,5,5,4,0,0,4,5,5,4,0,0]
可以识别出字符区间为：

Character 1: 2 - 6
Character 2: 9 - 13
Character 3: 16 - 19