用 Julia 识别扭曲变形字符的验证码图像

为了防止自动化识别，验证码系统常常将字符进行扭曲变形，比如波浪形变化、非线性弯曲等。这种情况下，常规的图像处理和 OCR 工具容易识别错误甚至无法工作。本文将使用 Julia 语言，基于简单的图像修复和字符局部分割技术，对扭曲验证码图像进行还原识别。

一、安装依赖
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using Pkg
Pkg.add(["Images", "ImageIO", "Interpolations", "Tesseract"])
二、加载图像并灰度处理

using Images, ImageIO

img = load("distorted_captcha.png")
gray = Gray.(img)
save("gray.png", gray)
三、图像平滑 + 强化字符边缘
使用模糊滤波减少背景扰动，同时保留字符结构：

using ImageFiltering

blurred = imfilter(gray, Kernel.gaussian(2))
enhanced = gray .- blurred # 类似边缘增强
save("enhanced.png", enhanced)
四、扭曲校正：粗略直化处理
假设字符是整体按列扭曲（典型波浪变形），我们可以使用行或列的对齐映射来近似还原：

using Interpolations

function vertical_shift_correction(img)
h, w = size(img)
corrected = similar(img)

for x in 1:w
    shift = round(Int, 5 * sin(2π * x / 50))  # 模拟“波浪形”反转
    for y in 1:h
        new_y = y + shift
        if new_y ≥ 1 && new_y ≤ h
            corrected[y, x] = img[new_y, x]
        else
            corrected[y, x] = 0.0
        end
    end
end
return corrected

end

straightened = vertical_shift_correction(enhanced)
save("straightened.png", straightened)
注：上述方法只是示意波形矫正思路。在真实场景中，可用网格映射或深度学习模型估计反扭曲函数。

五、阈值二值化 + OCR

binary = map(x -> x < 0.5 ? 1.0 : 0.0, straightened)
save("binary.png", binary)

using Tesseract

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

println("识别出的验证码：", text)