用 Haskell 实现英文数字验证码识别

一、引言

验证码（CAPTCHA）用于区分人类与自动化脚本，通常由数字与字母混合组成。
在机器学习与图像识别领域，验证码识别是 OCR（Optical Character Recognition） 的一个经典应用。
虽然 Python、C++ 等语言拥有成熟的图像处理库，但本文将展示如何使用函数式语言 Haskell 来实现验证码的读取与识别思路。
更多内容访问ttocr.com或联系1436423940
Haskell 的优势在于：

强类型与函数式纯度，使算法逻辑清晰可验证；

可通过惰性求值优化大规模图像数据处理；

与外部 C 库（如 OpenCV、Tesseract）兼容，可扩展性强。

二、环境准备

在 Linux 或 Windows（GHC 环境）中，先安装依赖：

sudo apt install ghc cabal-install
cabal update
cabal install JuicyPixels directory

JuicyPixels 是 Haskell 中最常用的图像处理库，用于加载、保存和操作 PNG/JPEG/BMP 格式图像。

三、验证码识别思路

图像加载：读取验证码图像文件；

灰度化：将彩色像素转换为灰度值；

二值化：根据阈值将灰度图转换为黑白；

噪声过滤：去除孤立像素点；

字符分割：基于连通区域提取字符；

字符匹配：与模板数据进行比对识别。

四、核心代码示例
{-# LANGUAGE OverloadedStrings #-}
import Codec.Picture
import Codec.Picture.Types
import Data.Word (Word8)
import System.Environment (getArgs)

-- 灰度化函数
toGray :: PixelRGB8 -> Pixel8
toGray (PixelRGB8 r g b) = round $ 0.299 * fromIntegral r + 0.587 * fromIntegral g + 0.114 * fromIntegral b

-- 二值化函数
binarize :: Pixel8 -> Pixel8
binarize v = if v < 128 then 0 else 255

-- 主处理函数
processImage :: FilePath -> IO ()
processImage path = do
eimg <- readImage path
case eimg of
Left err -> putStrLn $ "加载失败: " ++ err
Right dynImg -> do
let img = convertRGB8 dynImg
grayImg = pixelMap toGray img
bwImg = pixelMap binarize grayImg
putStrLn "图像已二值化，保存结果为 output.png"
savePngImage "output.png" (ImageY8 bwImg)

-- 主程序入口
main :: IO ()
main = do
args <- getArgs
if null args then
putStrLn "用法: runhaskell captcha.hs <图片文件>"
else
processImage (head args)

五、程序解析

toGray：将每个 RGB 像素转为单通道灰度；

binarize：设定阈值（128）进行黑白分割；

pixelMap：Haskell 中高阶函数的典型应用，用于遍历像素矩阵；

readImage 与 savePngImage：由 JuicyPixels 提供的读写接口；

整个处理过程无副作用，函数纯度保证了逻辑稳定性。

六、结果展示与优化

运行命令：

runhaskell captcha.hs test.png

程序将输出：

图像已二值化，保存结果为 output.png

得到的 output.png 即为处理后的黑白验证码图。
接下来可结合外部工具（如 TensorFlow 或 Tesseract）进行字符匹配，实现完整识别。