用 Julia 实现验证码字符的边缘检测与连通区域分析识别

识别验证码字符时，背景干扰、字符粘连、随机扰动等问题常常会影响 OCR 精度。传统的整体识别方法往往难以应对。相比之下，先通过边缘检测与连通区域分析提取字符块，然后再逐个识别，可以大大提升识别成功率。本文将介绍如何使用 Julia 实现这种验证码图像的“检测 + 识别”流程。

一、依赖包准备
需要以下 Julia 库：
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using Pkg
Pkg.add(["Images", "ImageIO", "ImageFeatures", "ImageMorphology", "Tesseract"])
二、读取图像与灰度处理

using Images, ImageIO

img = load("complex_captcha.png")
gray = Gray.(img)
三、边缘检测（Canny 算法）
我们用 ImageFeatures.jl 执行 Canny 边缘检测，快速找到图像轮廓：

using ImageFeatures

edges = canny(gray, (1.0, 1.0), 0.1, 0.3)
save("edges.png", edges)
四、连通区域分析提取字符块
借助 label_components 提取所有“字符形状”区域：

using ImageMorphology

labeled, num = label_components(edges)
println("找到区域数量: ", num)
五、裁剪区域并逐个识别字符
遍历所有连通区域，提取字符图像并传给 OCR 引擎：

using Tesseract

function extract_and_recognize(labeled, num)
h, w = size(labeled)
result = ""

for i in 1:num
    inds = findall(x -> x == i, labeled)
    if length(inds) < 50  # 排除小噪点
        continue
    end

    ys = [y for (y, x) in inds]
    xs = [x for (y, x) in inds]
    ymin, ymax = minimum(ys), maximum(ys)
    xmin, xmax = minimum(xs), maximum(xs)

    roi = labeled[ymin:ymax, xmin:xmax] .== i
    save("char$i.png", roi)

    ocr = TesseractOcr("eng")
    set_image(ocr, "char$i.png")
    char = strip(get_text(ocr))
    result *= char
end

return result

end

text = extract_and_recognize(labeled, num)
println("识别结果：", text)