用 Julia 语言实现图像验证码的字符分割与识别

在图像识别任务中，验证码的识别是一项具有挑战性的工作。尤其是字符之间没有明显分隔、背景复杂、存在干扰线等问题时，仅靠 OCR 引擎识别往往效果不佳。因此，字符分割成为验证码识别的关键步骤之一。本文介绍如何使用 Julia 语言对验证码图像进行字符分割与简单识别，为进一步深度学习训练或 OCR 打下基础。

一、项目背景与目标
验证码图像一般包含多个紧密排列的字符，且常伴有噪声、旋转或扭曲。为了提高识别准确率，我们需要：

去除图像背景干扰
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分割出每个字符图块

为每个字符图块提供单独识别入口

本示例中，我们将使用 Julia 实现这些功能。

二、依赖包安装与环境配置
首先，我们需要安装用于图像处理的库：

using Pkg
Pkg.add(["Images", "ImageIO", "ImageMorphology", "ImageSegmentation", "FileIO"])
三、图像预处理
图像预处理的目标是简化图像内容，方便分割：

using Images, ImageIO

读取图像

img = load("captcha.png")

转为灰度图

gray = Gray.(img)

二值化

binary = map(x -> x > 0.5 ? 1.0 : 0.0, gray)

保存预处理图像

save("captcha_binary.png", binary)
四、字符分割
通过垂直投影或连通区域标记，我们可以分割字符：

using ImageMorphology, ImageSegmentation, FileIO

先进行腐蚀去噪

eroded = erode(binary, ones(3,3))

找出连通区域

labels = label_components(eroded)

统计区域数量

num_chars = maximum(labels)
println("识别到字符数：", num_chars)

保存每个字符图像

for i in 1:num_chars
mask = map(x -> x == i ? 1.0 : 0.0, labels)
char_img = mask .* gray
save("char_$i.png", char_img)
end
该方法利用连通域提取出每个字符的轮廓区域，并将其分割保存为单独图像，便于后续 OCR 或深度学习模型识别。

五、简易识别流程
我们可以用 Tesseract 识别每个字符图像：

using Tesseract

ocr = TesseractOcr("eng")
result = ""

for i in 1:num_chars
set_image(ocr, "char_$(i).png")
text = get_text(ocr)
result *= strip(text)
end

println("识别结果为：", result)