使用 Julia 处理网格干扰验证码图像并进行字符识别

在验证码图像设计中，一种较为复杂的干扰方式是使用规则网格线或栅格背景。这类图像在视觉上并不复杂，但由于字符边界与网格重叠，容易导致 OCR 模型误判。本文将介绍如何使用 Julia 对这种验证码进行处理，包括频域分析、结构滤波、字符增强与识别等步骤。

一、安装所需包
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using Pkg
Pkg.add(["Images", "ImageIO", "FFTW", "ImageFiltering", "Tesseract"])
二、读取图像并转换为灰度图

using Images, ImageIO

img = load("captcha_grid.png")
gray = Gray.(img)
save("gray.png", gray)
三、应用傅里叶变换进行频率分析（可视化）

using FFTW

function fft_display(img)
imgf = float.(img)
f = fftshift(fft(imgf))
logmag = log.(abs.(f) .+ 1)
logmag ./= maximum(logmag)
Gray.(logmag)
end

fft_img = fft_display(gray)
save("fft_grid.png", fft_img)
在频率域中，规则网格会呈现为清晰的十字或棋盘频率峰值，便于定位和设计滤波器。

四、低通滤波抑制高频干扰
我们不直接在频域滤波，而是用高斯模糊弱化网格干扰，再增强字符部分。

using ImageFiltering

blurred = imfilter(gray, Kernel.gaussian(3))
enhanced = gray .- blurred # 增强字符与背景差异
save("enhanced.png", enhanced)
五、二值化处理字符区域

binary = map(x -> x > 0.1 ? 1.0 : 0.0, enhanced)
save("binary_chars.png", Gray.(binary))
六、识别处理后的图像

using Tesseract

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

println("识别结果：", text)