用 Julia 去除验证码图像中的干扰点并识别文本内容

为了抵御自动识别，许多验证码图像会加入大量噪点干扰，包括随机黑点、彩色点或短线段。这些干扰点虽然不影响人眼识别，但会破坏图像清晰度，干扰字符边界，极大降低 OCR 成功率。本文将使用 Julia 语言实现一种轻量级的噪声去除算法，结合 OCR 完成验证码识别。

一、准备工作
安装所需库：

using Pkg
Pkg.add(["Images", "ImageIO", "Tesseract"])
二、读取图像并灰度化处理

using Images, ImageIO
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img = load("captcha_noise.png")
gray = Gray.(img)
save("gray.png", gray)
三、二值化处理

binary = map(x -> x < 0.6 ? 1.0 : 0.0, gray)
save("binary.png", Gray.(binary))
四、去除干扰点（基于邻域像素统计）
我们假设：字符区域通常具有多个相邻像素，而干扰点则是孤立或局部孤立像素。

function denoise(binary)
h, w = size(binary)
cleaned = copy(binary)
for y in 2:h-1, x in 2:w-1
region = binary[y-1:y+1, x-1:x+1]
neighbors = sum(region) - binary[y, x]
if binary[y, x] == 1.0 && neighbors < 2.0
cleaned[y, x] = 0.0 # 判定为噪声
end
end
return cleaned
end

cleaned = denoise(binary)
save("cleaned.png", Gray.(cleaned))
五、进一步收缩字符边缘（可选）

using ImageMorphology

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

using Tesseract

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

println("识别结果：", text)