用 Julia 去除验证码图像中的噪点与干扰线并实现字符识别

在验证码设计中，添加随机噪点和干扰线是一种常见的防自动识别手段。这些元素通常与字符重叠，导致图像边缘模糊、结构混乱，从而干扰 OCR 系统的正常识别。本文将演示如何使用 Julia 语言实现对干扰元素的去除，并保留核心字符区域，以增强最终识别效果。

一、准备工作：安装所需包
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using Pkg
Pkg.add(["Images", "ImageIO", "ImageMorphology", "ImageFiltering", "Tesseract"])
二、读取验证码图像并灰度化

using Images, ImageIO

img = load("captcha_with_noise_lines.png")
gray = Gray.(img)
save("gray.png", gray)
三、二值化处理图像

binary = map(x -> x < 0.6 ? 1.0 : 0.0, gray) # 黑字白底
save("binary.png", binary)
四、去除小面积噪点
使用形态学开运算去除单个像素或小团块的噪声：

using ImageMorphology

denoised = imopen(binary, ones(3,3))
save("denoised.png", denoised)
五、去除干扰线条（细长区域）
一种常见方法是基于连接区域形状特征（如长宽比）去除细线：

function remove_thin_lines(img)
h, w = size(img)
cleaned = copy(img)

for y in 2:h-1, x in 2:w-1
    local_patch = img[y-1:y+1, x-1:x+1]
    if sum(local_patch) ≤ 2  # 如果这个像素周围大多数为白，可能是细线
        cleaned[y, x] = 0.0
    end
end

return cleaned

end

cleaned = remove_thin_lines(denoised)
save("cleaned.png", cleaned)
六、OCR 识别处理后的图像

using Tesseract

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

println("识别结果：", text)