用 Julia 从彩色验证码中提取前景字符进行识别

许多彩色验证码会采用前景字符与背景颜色接近的方式增加识别难度，使常规灰度处理失效。字符颜色可能是随机 RGB 值，而背景可能是渐变或图案，这要求我们在图像处理中结合颜色通道和对比度信息来分离目标。本文将使用 Julia 实现一个“颜色增强 + 分离前景字符”的识别流程。

一、环境准备
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using Pkg
Pkg.add(["Images", "ImageIO", "ColorTypes", "Tesseract"])
二、读取彩色验证码图像

using Images, ImageIO

img = load("colored_captcha.png") # 彩色验证码
三、颜色通道分析（提取对比最强通道）
在 RGB 中选择对比最明显的通道，有时字符颜色集中在某一色域：

r = channelview(img)[1, :, :]
g = channelview(img)[2, :, :]
b = channelview(img)[3, :, :]

计算每个通道与其局部平均的差值作为对比度指标

contrast = abs.(r .- mean(r)) .+ abs.(g .- mean(g)) .+ abs.(b .- mean(b))
四、生成前景增强图（高对比区域为字符）

归一化并反转以获得黑底白字

foreground = contrast ./ maximum(contrast)
binary = map(x -> x > 0.25 ? 1.0 : 0.0, foreground)

using Images
save("foreground_binary.png", binary)
五、OCR 识别前景字符图像

using Tesseract

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

println("识别的验证码为：", text)