Julia 实现基于模板匹配的验证码识别方法

当验证码图像的字符集较小（如仅包含数字或大写字母），且字体样式统一时，模板匹配是一种简单高效的识别方法。相比通用 OCR 引擎，模板匹配不依赖外部训练数据，能快速匹配字符图像并进行识别。本文将介绍如何用 Julia 实现一个模板匹配识别系统。

一、准备工作

我们需要先准备一组已知字符模板图像，如 A.png, B.png, ..., 9.png，每个图像对应一个标准字符，大小统一，例如 28×28 像素。

安装依赖包：
using Pkg
Pkg.add(["Images", "ImageIO", "ImageDistances", "FileIO"])
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二、加载模板库

我们将所有模板图像加载成字典，供匹配使用。

using Images, ImageIO

function load_templates(template_dir)
templates = Dict{Char, Array{Gray{Float64},2}}()
for ch in ['0':'9'; 'A':'Z']
path = joinpath(template_dir, "$ch.png")
if isfile(path)
img = load(path)
gray = Gray.(img)
templates[ch] = gray
end
end
return templates
end

template_dir = "templates"
templates = load_templates(template_dir)

三、分割验证码图像为字符块

我们假设验证码字符数量固定，比如 5 个字符，且间距固定，可以直接等宽裁剪：

function split_captcha(image_path, count::Int)
img = load(image_path)
gray = Gray.(img)
h, w = size(gray)
segment_width = div(w, count)

chars = []
for i in 0:count-1
    part = gray[:, i*segment_width+1:(i+1)*segment_width]
    push!(chars, part)
end
return chars

end

segments = split_captcha("captcha.png", 5)

四、字符匹配识别

我们使用图像距离（如均方误差）进行模板匹配：

using ImageDistances

function recognize_char(img, templates)
best_score = Inf
best_char = '?'
for (ch, tmpl) in templates
# 调整大小一致
resized = imresize(img, size(tmpl))
score = mse(resized, tmpl)
if score < best_score
best_score = score
best_char = ch
end
end
return best_char
end

对所有字符段进行识别

text = join(recognize_char(c, templates) for c in segments)
println("识别结果：", text)

五、适用场景与优点

模板匹配方法适用于：

字符数量固定

字体风格单一（如全是 Arial 或等宽字体）

无需外部 OCR 引擎

可离线运行

其优点包括实现简单、稳定性强、可控性好。