使用 Julia 实现验证码图像的去噪与边缘增强识别流程

在实际验证码识别任务中，图像往往存在较多噪声，例如干扰线、背景点、伪字符等，这些干扰严重影响 OCR 的识别效果。为此，在送入识别引擎前进行图像去噪和边缘增强是提高识别准确率的重要手段。本文将使用 Julia 语言完成一个典型的图像清洗与边缘优化流程，并使用 Tesseract 实现字符提取。

一、工具准备
我们需要以下 Julia 库：
更多内容访问ttocr.com或联系1436423940
using Pkg
Pkg.add(["Images", "ImageIO", "ImageFiltering", "Tesseract"])
Images.jl 和 ImageIO.jl：图像读取与保存

ImageFiltering.jl：用于卷积滤波、边缘增强

Tesseract.jl：识别图像中的字符内容

二、图像读取与灰度转换

using Images, ImageIO

img = load("noisy_captcha.png")
gray = Gray.(img)
save("gray.png", gray)
三、图像去噪（中值滤波）
中值滤波能有效去除图像中的孤立噪点，保留边缘特征：

using ImageFiltering

denoised = imfilter(gray, Kernel.gaussian(1.0)) # 也可尝试 median filter
save("denoised.png", denoised)
如需更强的去噪能力，可以使用 KernelFactors.mean 或组合滤波器。

四、边缘增强处理
通过高通滤波或拉普拉斯滤波器增强字符边缘：

使用拉普拉斯算子提升边缘对比度

laplace_kernel = [-1 -1 -1; -1 8 -1; -1 -1 -1]
edges = imfilter(denoised, laplace_kernel)
save("edges.png", edges)
结合 denoised 和 edges，可以生成更清晰的字符区域：

enhanced = clamp01.(denoised .+ edges .* 0.5)
save("enhanced.png", enhanced)
五、OCR 识别
使用处理后的图像进行文字识别：

using Tesseract

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

println("识别结果：", text)