使用 Julia 实现扭曲验证码的几何校正与识别

验证码识别的一个常见难点是图像中字符存在旋转、倾斜或扭曲，这会严重影响 OCR 的识别准确率。为了解决这一问题，我们可以在识别前引入几何变换对图像进行校正。本文将使用 Julia 语言演示如何对验证码图像进行预处理、仿射校正及最终识别。

一、项目目标
我们将完成以下几个任务：

将扭曲的验证码图像转换为规则图像

使用图像旋转和缩放方法实现几何校正
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利用 Tesseract 完成最终字符识别

适用场景包括：字符倾斜、轻度旋转、图像整体扭曲的验证码。

二、使用的 Julia 库
请先安装以下依赖：

using Pkg
Pkg.add(["Images", "ImageIO", "ImageTransformations", "Tesseract"])
三、图像预处理
读取图像并转换为灰度图和二值图：

using Images, ImageIO

img = load("distorted_captcha.png")
gray = Gray.(img)

简单阈值二值化

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

save("binary.png", binary)
四、图像几何校正（旋转矫正）
如果图像整体旋转角度已知或可估算（如通过斜率检测），我们可以做旋转校正：

using ImageTransformations

假设图像倾斜角度为 -12°

angle = -12 * pi / 180
corrected = imrotate(binary, angle, axes=axes(binary), fillvalue=1.0)

save("corrected.png", corrected)
此时，图像已经校正为水平排布，有助于 Tesseract 提取字符边界。

五、字符识别（OCR）
我们使用 Tesseract 识别校正后的图像：

using Tesseract

ocr = TesseractOcr("eng")
set_image(ocr, "corrected.png")
text = strip(get_text(ocr))

println("识别结果：", text)