使用 Julia 图像形态学方法识别细小字符验证码

验证码的设计常常故意采用极细或不连续的字符线条，以增加 OCR 破解难度。在这种情况下，直接灰度处理或阈值二值化很容易造成字符断裂、识别失败。本文将介绍如何借助 Julia 中的图像形态学操作（膨胀、腐蚀、闭运算）进行字符结构修复，从而提升识别性能。

一、依赖包安装
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using Pkg
Pkg.add(["Images", "ImageIO", "ImageMorphology", "Tesseract"])
二、加载图像并二值化

using Images, ImageIO

img = load("thin_char_captcha.png")
gray = Gray.(img)

简单阈值处理

binary = map(x -> x > 0.5 ? 0.0 : 1.0, gray) # 黑底白字
save("binary.png", binary)
三、形态学操作：字符修复
字符若过细或有断裂，可使用膨胀（dilation）加粗线条、闭运算（closing）连接字符结构：

using ImageMorphology

膨胀：扩大白色区域

dilated = dilate(binary, ones(2, 2))

闭运算 = 膨胀后腐蚀，连接断裂结构

closed = imclose(dilated, ones(3, 3))

save("closed.png", closed)
四、反转图像后送入 OCR 引擎
Tesseract 默认黑字白底，因此需要反转颜色：

prepared = map(x -> x > 0.5 ? 0.0 : 1.0, closed)
save("prepared.png", prepared)
五、字符识别

using Tesseract

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

println("识别结果：", text)