使用 Julia 实现验证码图像的局部区域提取与识别

在图像识别任务中，我们并不总是需要对整张图像进行识别。在验证码或票据等任务中，字符往往位于固定位置，或我们仅对图像的一部分感兴趣。本文将演示如何使用 Julia 对图像指定区域进行裁剪，并结合 Tesseract 进行局部 OCR 识别。
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一、准备工作
使用以下 Julia 包：

using Pkg
Pkg.add(["Images", "ImageIO", "Tesseract"])
二、读取图像与裁剪目标区域
假设我们需要识别图像中从 (x=30, y=10) 开始，大小为 100×40 的区域：

using Images, ImageIO

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

裁剪出指定区域

region = view(gray, 10:49, 30:129) # 注意行列顺序是 (y, x)
save("cropped.png", region)
这个操作提取了图像中可能包含验证码字符的关键区域，并保存为单独文件。

三、区域内图像预处理（二值化）
对裁剪区域进一步处理，提高识别效果：

binary = map(x -> x > 0.5 ? 1.0 : 0.0, region)
save("processed_crop.png", binary)
四、局部 OCR 识别
识别处理后的局部图像：

using Tesseract

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

println("识别结果：", text)
五、可复用函数封装
封装完整流程为函数：

function crop_and_recognize(path::String, x::Int, y::Int, w::Int, h::Int)::String
img = load(path)
gray = Gray.(img)
region = view(gray, y:y+h-1, x:x+w-1)
binary = map(x -> x > 0.5 ? 1.0 : 0.0, region)
save("temp_region.png", binary)

ocr = TesseractOcr("eng")
set_image(ocr, "temp_region.png")
return strip(get_text(ocr))

end

示例调用

result = crop_and_recognize("captcha_full.png", 30, 10, 100, 40)
println("识别到的内容为：", result)