使用 Julia 去除验证码中的干扰线并实现字符识别

验证码中的干扰线是最常见的防 OCR 技术之一，通常以直线、曲线或网格形式存在，有意穿插于字符之间，迷惑识别模型。本文将演示如何在 Julia 中通过图像形态学处理和连通区域分析来剔除干扰线、保留字符区域，从而提升验证码识别的准确性。

一、依赖环境安装
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using Pkg
Pkg.add(["Images", "ImageIO", "ImageMorphology", "Tesseract"])
二、加载验证码图像并灰度化

using Images, ImageIO

img = load("captcha_with_lines.png")
gray = Gray.(img)
save("gray.png", gray)
三、图像二值化（黑字白底）

binary = map(x -> x < 0.6 ? 1.0 : 0.0, gray)
save("binary.png", Gray.(binary))
四、形态学操作：细化字符，去除干扰线
我们使用形态学开运算（腐蚀+膨胀）清除细长的干扰线。

using ImageMorphology

构造细长的线型结构元素

se = ones(Bool, (1, 5)) # 水平线结构元素

去除干扰线

cleaned = imopen(binary, se)
save("cleaned.png", Gray.(cleaned))
五、恢复字符结构（轻度闭运算）

修复字符断裂（轻微闭运算）

recovered = imclose(cleaned, ones(Bool, (2, 2)))
save("recovered.png", Gray.(recovered))
六、OCR 识别

using Tesseract

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

println("识别结果：", text)