使用 Julia 修复被遮挡或部分缺失的验证码字符并进行识别

在某些验证码图像中，字符会被故意添加干扰块遮挡，或者采用随机噪声覆盖、图像压缩等方式，造成 OCR 无法正确识别。传统方法往往忽略这一类“结构残缺”的问题，导致误判或字符丢失。本文将使用 Julia 的图像处理库，结合结构填补 + 重建识别策略，对此类验证码图像进行还原识别。

一、安装必要的包
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using Pkg
Pkg.add(["Images", "ImageIO", "ImageMorphology", "ImageFiltering", "Tesseract"])
二、加载图像并二值化处理

using Images, ImageIO

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

二值化：白字黑底（反色）

binary = map(x -> x > 0.6 ? 0.0 : 1.0, gray)
save("binary.png", binary)
三、图像闭运算（修补字符间断）
通过形态学“闭运算”来填补字符裂缝和噪声遮挡的小空隙：

using ImageMorphology

closed = imclose(binary, ones(3, 3))
save("closed.png", closed)
四、细化字符边界并去除干扰块
细化字符结构，减少残留边角：

opened = imopen(closed, ones(2, 2)) # 去除小块噪声
save("opened.png", opened)
五、模糊插值补充字符缺失区域（可选）
对于“虚线状”字符或轻度遮挡，我们可用模糊插值模拟填补：

using ImageFiltering

smoothed = imfilter(opened, Kernel.gaussian(1))
interpolated = map(x -> x > 0.3 ? 1.0 : 0.0, smoothed)
save("interpolated.png", interpolated)
六、OCR 识别修复后的图像

using Tesseract

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

println("识别出的验证码是：", text)