用 Julia 进行验证码图像的形态学处理与字符分割

在验证码识别中，如果字符之间过于靠近或粘连，传统 OCR 工具很难正确拆分识别结果。此时，引入图像形态学操作（如腐蚀、膨胀、开闭运算）能有效增强字符轮廓，清除干扰，并为后续字符切割与识别打好基础。本文将使用 Julia 实现这一处理流程。

一、所需库准备
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using Pkg
Pkg.add(["Images", "ImageIO", "ImageMorphology", "ImageFiltering", "Tesseract"])
Images 和 ImageIO：用于图像读取、保存和转换。

ImageMorphology：提供膨胀、腐蚀等操作。

ImageFiltering：支持平滑与卷积操作。

Tesseract：用于 OCR 识别。

二、图像读取与二值化
我们先读取验证码图像并转换为灰度，再做二值处理：

using Images, ImageIO

img = load("connected_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)
三、图像形态学操作
我们使用开运算（先腐蚀再膨胀）消除小型噪点干扰，强化字符主体：

using ImageMorphology

cleaned = imopen(binary, ones(3,3)) # 3x3 核开运算
save("cleaned.png", cleaned)
如需分离连在一起的字符，可尝试轻微腐蚀操作：

separated = imerode(cleaned, ones(2,2))
save("separated.png", separated)
四、字符识别（OCR）
用 Tesseract 对分割后的图像进行识别：

using Tesseract

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

println("识别结果：", text)
五、可扩展：字符分割实现（垂直投影法）
如果 OCR 仍无法准确识别，可以使用投影法进行字符切割：

function vertical_projection(img)
sum(img, dims=1) # 对每列求和
end

function split_by_projection(binary_img)
proj = vertical_projection(binary_img)
cutoff = 5
cols = size(proj, 2)
boundaries = []

in_char = false
for i in 1:cols
    if proj[1,i] > cutoff && !in_char
        push!(boundaries, (i, 0))
        in_char = true
    elseif proj[1,i] <= cutoff && in_char
        boundaries[end] = (boundaries[end][1], i)
        in_char = false
    end
end
return boundaries

end
结合投影边界可提取字符子图进行逐字符识别。