用 Julia 从复杂背景验证码中提取清晰字符

在现代验证码中，为了防止自动识别，系统经常添加背景图案、纹理、渐变干扰，导致 OCR 很难从背景中正确提取字符。特别是当字符与背景颜色相近或结构相似时，常规的灰度处理或二值化就失效了。本文将介绍一种基于 高通滤波 + 背景建模减除 的图像增强流程，使用 Julia 实现复杂背景下的验证码字符提取。

一、环境准备
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using Pkg
Pkg.add(["Images", "ImageIO", "ImageFiltering", "Tesseract"])
二、加载图像并转换为灰度

using Images, ImageIO

img = load("captcha_with_patterned_background.png")
gray = Gray.(img)
save("gray.png", gray)
三、背景建模：使用高斯模糊模拟背景
通过大尺寸的模糊操作提取平滑背景：

using ImageFiltering

bg_model = imfilter(gray, Kernel.gaussian(8)) # 模拟“背景层”
save("background_model.png", bg_model)
四、前景增强：去除背景后的字符提取
将原图减去背景模型，保留高频前景信息：

foreground = clamp.(gray .- bg_model .+ 0.5, 0.0, 1.0) # +0.5是防止负值偏移
save("foreground.png", foreground)
五、阈值处理 + 二值化图像

binary = map(x -> x > 0.6 ? 0.0 : 1.0, foreground)
save("binary_foreground.png", binary)
六、OCR 识别字符图像

using Tesseract

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

println("识别出的验证码：", text)