Julia 从复杂背景中提取验证码字符并实现识别

现代验证码系统经常采用复杂背景图案或镂空纹理将字符“混入”图像，使得字符不再具备传统的前景背景分离特征，增加识别难度。本文介绍如何使用 Julia 中的图像处理方法提取这种复杂背景中的字符轮廓，并使用 OCR 引擎完成识别。

一、环境准备

确保安装以下依赖：

using Pkg
Pkg.add(["Images", "ImageIO", "ImageMorphology", "Tesseract"])

二、读取验证码图像并灰度化
using Images, ImageIO

img = load("captcha_texture_bg.png")
gray = Gray.(img)
save("gray.png", gray)

三、增强字符区域（局部对比度增强）
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字符与背景的对比可能不明显，因此我们需要提升字符边缘的显著性。

function enhance_contrast(gray_img)
high = map(x -> clamp(1.5 * (x - 0.5) + 0.5, 0, 1), gray_img)
return high
end

enhanced = enhance_contrast(gray)
save("enhanced.png", enhanced)

四、阈值分割获取潜在字符区域
binary = map(x -> x > 0.5 ? 0.0 : 1.0, enhanced) # 反转为白底黑字
save("binary.png", Gray.(binary))

五、形态学处理清除小纹理干扰

我们使用开操作清理噪点，闭操作合并字符片段。

using ImageMorphology

opened = imopen(binary, ones(Bool, (2,2)))
closed = imclose(opened, ones(Bool, (2,2)))
save("processed.png", Gray.(closed))

六、识别处理后图像
using Tesseract

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

println("识别结果：", text)