使用 Julia 与 Tesseract 实现验证码识别

一、项目简介
本文将介绍如何使用 Julia 调用 Tesseract OCR 来识别图像验证码。该方法适合在科研脚本、数据处理流水线中快速嵌入验证码识别功能。

二、环境准备

1. 安装 Julia
   下载地址：https://julialang.org/downloads/
   更多内容访问ttocr.com或联系1436423940
   建议版本：Julia 1.9 或以上。

2. 安装依赖包
   打开 Julia REPL，输入：

import Pkg
Pkg.add("Tesseract")
Pkg.add("Images")
Pkg.add("FileIO")
同时确保系统已安装 Tesseract OCR：

Ubuntu：

sudo apt install tesseract-ocr
macOS：

brew install tesseract
三、识别单张验证码图像
创建 recognize.jl：

using Tesseract
using Images
using FileIO

function recognize_captcha(image_path::String)
if !isfile(image_path)
println("文件不存在: $image_path")
return
end

# 加载图片（可选预处理）
img = load(image_path)

# 调用 Tesseract 进行 OCR
text = Tesseract.ocr(image_path; config="tessedit_char_whitelist=ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789")
result = replace(strip(text), r"\s+" => "")
println("识别结果: $result")

end

示例用法

recognize_captcha("captcha_samples/A3ZQ.png")
运行：

julia recognize.jl
四、批量识别验证码图像
添加批处理逻辑：

function batch_recognize(dir::String)
for (root, _, files) in walkdir(dir)
for file in files
if endswith(file, ".png")
path = joinpath(root, file)
text = Tesseract.ocr(path; config="tessedit_char_whitelist=ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789")
result = replace(strip(text), r"\s+" => "")
println("$(basename(path)) => $result")
end
end
end
end

用法

batch_recognize("captcha_samples/")
五、预处理建议（可选）
Julia 还可以使用 Images.jl 做简单预处理：

using Images

function preprocess(img)
gray = Gray.(img)
binary = map(x -> x > 0.5 ? 1.0 : 0.0, gray)
return binary
end
你可以将图像保存为中间文件再识别：

save("processed.png", preprocess(load("captcha.png")))
Tesseract.ocr("processed.png")