使用 Julia 提取轮廓和字符特征进行验证码识别

验证码图像中的字符常常被干扰线穿插、扭曲变形，导致传统的二值化 + OCR 方法失效。为了解决这类问题，我们可以借助轮廓提取技术，分析字符的几何结构，通过区域形状进行字符识别。本篇博客介绍如何使用 Julia 实现轮廓提取与字符区域识别的完整流程。

一、安装必要库
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using Pkg
Pkg.add(["Images", "ImageIO", "ImageMorphology", "ImageFeatures", "Tesseract"])
二、加载并灰度化图像

using Images, ImageIO

img = load("distorted_captcha.png")
gray = Gray.(img)
三、图像预处理：模糊去除 + 二值化

using ImageFiltering

高斯滤波去噪

blurred = imfilter(gray, Kernel.gaussian(1.0))

自适应阈值法进行二值化

threshold = mean(blurred)
binary = map(x -> x > threshold ? 1.0 : 0.0, blurred)
save("binary.png", binary)
四、提取字符轮廓区域（连通区域法）

using ImageMorphology

labeled, count = label_components(binary)

println("检测区域数：", count)
我们使用连通区域作为轮廓近似。每一块连通区域被视作潜在字符块。

五、过滤与排序候选字符轮廓

function filter_and_sort_regions(labeled, count)
regions = []

for i in 1:count
    ys, xs = findall(labeled .== i) |> Tuple
    area = length(xs)
    if area < 50  # 去掉过小区域
        continue
    end

    xmin, xmax = minimum(xs), maximum(xs)
    ymin, ymax = minimum(ys), maximum(ys)
    push!(regions, (xmin, xmax, ymin, ymax))
end

return sort(regions, by = r -> r[1])

end

regions = filter_and_sort_regions(labeled, count)
六、提取字符图像 + 使用 OCR 识别

using Tesseract

function recognize_regions(labeled, regions)
result = ""
for (i, (x1, x2, y1, y2)) in enumerate(regions)
subimg = labeled[y1:y2, x1:x2] .== labeled[y1, x1]
fname = "char_$i.png"
save(fname, subimg)

    ocr = TesseractOcr("eng")
    set_image(ocr, fname)
    text = strip(get_text(ocr))
    result *= text
end
return result

end

text = recognize_regions(labeled, regions)
println("识别结果：", text)