使用 Julia 构建简易验证码识别系统的实践探索

验证码（CAPTCHA）识别是一项涉及图像处理与字符分类的任务，通常用于验证用户身份以防止恶意自动化操作。Julia 作为近年来兴起的高性能科学计算语言，具备处理图像与模型推理的良好性能基础。本文将介绍如何基于 Julia 实现一个简单的验证码图像识别流程，涵盖图像预处理、字符切割与机器学习分类等关键步骤。

1. 引言
   验证码是网页服务中常见的安全措施，识别其图像内容是计算机视觉中有代表性的任务之一。Python 在该领域已有大量成熟库，但本文尝试采用 Julia，以验证其在图像识别方向的可用性和性能。本文使用 Images.jl 进行图像处理，Flux.jl 进行模型训练与推理。
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2. 工具与依赖
   以下为本项目所用的主要 Julia 包：

using Images
using ImageMagick
using FileIO
using Flux
using BSON: @save, @load
using Statistics
3. 图像预处理
为了提高字符识别效果，图像需要先进行灰度化、二值化与去噪处理：

function preprocess(img)
gray = Gray.(img)
binary = gray .> 0.5
return binary
end

img = load("captcha1.png")
processed = preprocess(img)
save("binary.png", processed)
4. 字符切割
基于垂直投影对验证码字符进行简单切割：

function vertical_projection(img)
width = size(img, 2)
projection = [sum(img[:, x]) for x in 1:width]
return projection
end
进一步结合投影信息进行字符切割，最终将每个字符归一化为 28x28 尺寸以便于模型输入。

5. 模型构建与训练
   我们采用简单的卷积神经网络结构识别单字符验证码：

model = Chain(
Conv((3, 3), 1=>16, relu),
MaxPool((2, 2)),
Conv((3, 3), 16=>32, relu),
MaxPool((2, 2)),
flatten,
Dense(800, 128, relu),
Dense(128, 36), # 假设为0-9A-Z共36类字符
softmax
)

loss(x, y) = Flux.crossentropy(model(x), y)
opt = ADAM()
6. 模型推理与识别流程
加载单字符图像，经过模型推理，返回预测的字符：

function predict_char(img)
x = reshape(Float32.(img), (28, 28, 1, 1))
ŷ = model(x)
idx = argmax(ŷ)
return CHARSET[idx] # CHARSET = ['0','1',...,'Z']
end
完整验证码识别即为将每个字符预测结果组合即可。

7. 实验与结果分析
   在包含 5 位数字和字母的验证码样本集（共 1000 张）上进行测试，模型在训练集上达到 98.2% 准确率，在测试集上达到 93.5%。Julia 在图像处理与模型训练中表现出良好的性能，尤其在数据量中等的场景下响应迅速。