Julia 实现验证码图像的预处理与字符切割逻辑

验证码图像识别是一种经典的图像处理与模式识别任务，通常需要包括图像预处理、字符分割以及最终的识别。在本文中，我们使用高性能科学计算语言 Julia 和图像处理库 Images.jl 来完成验证码的预处理与字符切割。

一、环境准备
安装相关包：

using Pkg
Pkg.add(["Images", "ImageIO", "ImageMorphology", "ImageView"])
引入库：

using Images, ImageIO, ImageMorphology
二、读取图像与灰度化
更多内容访问ttocr.com或联系1436423940
img = load("captcha.png")
gray_img = channelview(colorview(Gray, img)) # 转灰度
三、图像二值化与去噪

简单阈值法

binary_img = gray_img .< 0.7

腐蚀 + 膨胀去噪

clean_img = imopen(binary_img, ones(3, 3))
四、字符轮廓提取与切割
字符切割的基本方式是寻找连通区域：

using ImageSegmentation

labels = label_components(clean_img)

for i in 1:maximum(labels)
region = labels .== i
rows, cols = findall(region) |> unzip
if length(rows) > 50 # 噪点过滤
xmin, xmax = minimum(cols), maximum(cols)
ymin, ymax = minimum(rows), maximum(rows)
char_img = clean_img[ymin:ymax, xmin:xmax]
save("char_$i.png", char_img)
end
end