用 Julia 实现验证码去除干扰线的图像识别逻辑

验证码（CAPTCHA）是一种常见的安全机制，其中经常加入噪点、曲线、干扰线等元素，以防止自动化脚本的识别。对于研究图像处理和 OCR 的同学来说，如何在保留字符的同时去除这些干扰信息，是一个很有挑战的问题。本文将介绍如何在 Julia 中利用 图像处理与 连通域分析 实现这一逻辑。

一、依赖环境

在开始之前，请确保安装以下依赖包：
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using Pkg
Pkg.add(["Images", "ImageIO", "ImageMorphology", "ImageSegmentation", "ImageFiltering", "Tesseract"])

二、读取与预处理图像

首先将验证码图片加载，并转换为灰度图以简化后续处理。

using Images, ImageIO

读取验证码

img = load("captcha_curve.png")

转换为灰度图

gray = Gray.(img)

保存灰度结果

save("step1_gray.png", gray)

三、二值化处理

验证码的字符通常对比度较高，可以使用固定阈值或自适应阈值法二值化。

固定阈值二值化

binary = gray .< 0.7

save("step2_binary.png", binary)

这样，字符和干扰线都会变为黑色区域。

四、连通域分析去除干扰线

干扰线往往比较细长，而字符面积相对更大。我们可以通过连通域标记来区分不同区域，并只保留较大的连通块。

using ImageSegmentation

连通域标记

label_img = label_components(binary)

统计各个连通域的像素数

counts = Dict(i => count(label_img .== i) for i in 1:maximum(label_img))

设定阈值（去掉小的噪声和细长曲线）

area_threshold = 50
filtered = map(x -> counts[x] > area_threshold, label_img)

save("step3_filtered.png", filtered)

五、OCR 识别

去除干扰后，我们可以调用 OCR 工具（如 Tesseract）来识别字符。

using Tesseract

text = Tesseract.ocr(convert(Matrix{UInt8}, filtered))
println("识别结果: ", text)