使用 Julia 去除彩色背景干扰识别验证码文本

验证码常常设计得五颜六色，背景中充斥各种干扰图案、颜色块和渐变效果。这些视觉噪声使得灰度阈值法难以准确提取字符区域。本文将介绍如何在 Julia 中通过颜色通道分析、自适应阈值、图像融合等方法对彩色验证码图像进行预处理，并最终实现文本识别。

一、依赖库安装

using Pkg
Pkg.add(["Images", "ImageIO", "ImageContrastAdjustment", "Tesseract"])
二、读取验证码图像并分析颜色通道
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using Images, ImageIO

img = load("colorful_captcha.png") # 彩色验证码
r = channelview(img)[1, :, :]
g = channelview(img)[2, :, :]
b = channelview(img)[3, :, :]
三、通道融合：字符通常颜色深、背景颜色亮
我们取 RGB 最小值作为融合图（强调深色字符）

fused = min.(min.(r, g), b)
四、自适应直方图均衡 + 二值化

using ImageContrastAdjustment

均衡增强字符对比度

equalized = imadjust_hist(fused)

二值化（中值为动态阈值）

thresh = median(equalized)
binary = map(x -> x < thresh ? 1.0 : 0.0, equalized)
save("cleaned.png", binary)
五、使用 OCR 识别文本

using Tesseract

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

println("识别结果：", text)
六、可选增强：去除小块噪声
可以进一步用形态学操作去除孤立白点或黑点干扰：

using ImageMorphology

去除白色孤点

cleaned = imopen(binary, ones(3,3))
save("denoised.png", cleaned)