摘要：
验证码设计中常见的防护手段之一就是加入随机噪点，让字符边缘不清晰，从而干扰自动识别。本文介绍一种基于图像滤波与形态学操作的处理流程，帮助提取出清晰的字符区域。 一、问题分析 噪点验证码的典型特征是： 图像背景上随机分布黑白小点； 字符与噪点像素强度接近，容易被混淆； 简单二值化后会得到“满天星”的结 阅读全文
posted @ 2025-09-24 18:00
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摘要：
在验证码设计中，常见的一种防护方式是字符粘连：多个字符之间没有明显的空隙，甚至部分笔画重叠。这种情况使得传统 OCR 很难直接识别。本文将介绍一种基于投影分析与轮廓分割的处理流程，帮助我们从粘连验证码中分离出独立字符。 一、问题分析 粘连验证码的典型特征： 更多内容访问ttocr.com或联系143 阅读全文
posted @ 2025-09-24 17:58
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摘要：
验证码图像中的字符常常被干扰线穿插、扭曲变形，导致传统的二值化 + OCR 方法失效。为了解决这类问题，我们可以借助轮廓提取技术，分析字符的几何结构，通过区域形状进行字符识别。本篇博客介绍如何使用 Julia 实现轮廓提取与字符区域识别的完整流程。 一、安装必要库 using Pkg Pkg.add 阅读全文
posted @ 2025-09-23 18:47
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摘要：
在许多验证码图像中，存在大量有意添加的干扰线条、弯曲波纹或背景噪声，这些设计是为了阻止自动识别。传统空间域的二值化方法往往无法彻底去除这些干扰，导致 OCR 误识别或识别失败。频域滤波提供了另一种强大的解决思路：通过傅里叶变换，将图像转换到频率空间，精准去除频率特征明显的干扰成分。 一、安装依赖库 阅读全文
posted @ 2025-09-23 18:45
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摘要：
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 阅读全文
posted @ 2025-09-23 18:43
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摘要：
在验证码设计中，常见的一种防护方式是字符粘连：多个字符之间没有明显的空隙，甚至部分笔画重叠。这种情况使得传统 OCR 很难直接识别。本文将介绍一种基于投影分析与轮廓分割的处理流程，帮助我们从粘连验证码中分离出独立字符。 一、问题分析 粘连验证码的典型特征： 字符之间边界模糊，甚至部分笔画重叠； 更多 阅读全文
posted @ 2025-09-22 22:43
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在实际使用中，许多验证码会加入彩色背景、干扰纹理或曲线，使得字符与背景难以区分。这种验证码的难点在于：字符信号较弱，而背景噪声占据大量像素。本文将介绍一种基于颜色空间转换与形态学处理的识别逻辑，帮助我们提取有效字符区域。 一、问题分析 复杂背景验证码的特征： 背景可能是渐变色或带有曲线纹理； 干扰线 阅读全文
posted @ 2025-09-22 22:41
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为了进一步防止自动化程序，很多验证码会在字符上加入波浪形扭曲或旋转变形。这种验证码的难点在于：字符形状被严重改变，传统 OCR 在未经校正的情况下几乎无法识别。本文将介绍一种基于几何校正与投影分析的识别流程。 一、问题分析 更多内容访问ttocr.com或联系1436423940 扭曲验证码的主要特 阅读全文
posted @ 2025-09-22 22:36
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一、背景介绍 PHP 作为一种后端服务器脚本语言，广泛用于 Web 开发。结合 Tesseract OCR，我们可以在服务器端进行验证码识别，适用于自动化处理和数据爬取等场景。 二、环境准备 2.1 安装 Tesseract OCR 在 Linux 环境下安装 Tesseract： sudo apt 阅读全文
posted @ 2025-09-22 15:45
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一、概述 识别验证码通常用于登录自动化、表单填写等自动化流程中。对于字符清晰、干扰较少的验证码，OCR 是一种轻便高效的识别方式。本文介绍如何使用 Go 调用 Tesseract OCR 实现验证码图片的识别。 二、前提条件 安装 Tesseract OCR macOS: 更多内容访问ttocr.c 阅读全文
posted @ 2025-09-21 15:15
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