使用 Julia 实现验证码背景去除与图像增强识别流程

在验证码识别中，背景复杂、干扰花纹、图像模糊等因素都会极大影响识别精度。相比直接识别整图，采用图像预处理步骤如背景去除、边缘强化与降噪，可以显著提升 OCR 成功率。本文将介绍如何使用 Julia 对验证码图像进行增强处理，最终识别出字符。

一、准备环境
需要安装以下 Julia 包：

using Pkg
Pkg.add(["Images", "ImageIO", "ImageFiltering", "Tesseract"])
二、读取图像并转为灰度
我们首先加载验证码图像并转为灰度图：

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椒盐类噪声和背景点干扰：

using ImageFiltering

denoised = imfilter(gray, Kernel.gaussian(1.0))
save("denoised.png", denoised)
四、图像增强与二值化
我们将灰度图提升对比度并进行二值处理：

enhanced = map(x -> x > 0.5 ? 1.0 : 0.0, denoised)
save("enhanced.png", enhanced)
你也可以用自适应阈值方法进行改进：

adaptive = map(x -> x > mean(denoised) ? 1.0 : 0.0, denoised)
save("adaptive.png", adaptive)
五、字符识别（OCR）
用 Tesseract 对增强后的图像进行识别：

using Tesseract

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

println("识别出的验证码是：", text)
六、进一步提升建议
如果仍无法正确识别，可以尝试：

腐蚀/膨胀操作强化字符边缘（ImageMorphology.jl）

字符切割后分别识别，提高整体准确率

设置 Tesseract 的 PSM 模式：

set_variable(ocr, "tessedit_pageseg_mode", "7") # 认为是单行字符