摘要：
在验证码中，字符粘连或重叠是一种增强安全性的方式。常规 OCR 系统往往假设每个字符是独立的，一旦字符之间发生粘连，整个识别过程就会失败。为了应对这一情况，本文将使用 Julia 实现一个完整流程：字符分割 → 单字符识别 → 结果拼接。 一、准备环境 using Pkg Pkg.add(["Ima 阅读全文
posted @ 2025-08-01 19:49
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摘要：
为了抵御自动识别，许多验证码图像会加入大量噪点干扰，包括随机黑点、彩色点或短线段。这些干扰点虽然不影响人眼识别，但会破坏图像清晰度，干扰字符边界，极大降低 OCR 成功率。本文将使用 Julia 语言实现一种轻量级的噪声去除算法，结合 OCR 完成验证码识别。 一、准备工作 安装所需库： using 阅读全文
posted @ 2025-08-01 19:48
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摘要：
验证码图像常通过添加背景纹理、彩色干扰图案、渐变背景等方式，增强抗识别能力。这类验证码视觉上看似清晰，但机器识别往往受背景干扰显著。本文将介绍如何在 Julia 中分离字符前景与干扰背景，提高最终 OCR 的准确率。 一、环境准备 更多内容访问ttocr.com或联系1436423940 using 阅读全文
posted @ 2025-08-01 19:47
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摘要：
图像验证码识别作为一种典型的图像到序列问题，传统的 CNN-RNN 架构逐渐暴露出性能瓶颈。本文提出一种基于 Transformer 架构的端到端验证码识别方法，摒弃循环结构，利用自注意力机制全局建模字符间的依赖关系，显著提升模型对干扰验证码和变形字符的鲁棒性。实验表明该方法在合成验证码集上具有更优 阅读全文
posted @ 2025-08-01 19:34
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摘要：
为了提高对变长图像验证码的识别准确率，本文采用了卷积循环神经网络（CRNN）结构。该模型结合了 CNN 提取图像特征和 RNN 序列建模的优势，能更有效地处理字符数不固定的验证码。通过使用 CTC 损失函数实现端到端训练，实验结果显示该方法在变长验证码识别任务上具有良好的性能。 更多内容访问ttoc 阅读全文
posted @ 2025-08-01 19:15
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摘要：
一、环境准备 更多内容访问ttocr.com或联系1436423940 using Pkg Pkg.add(["Images", "ImageIO", "ImageFiltering", "ColorVectorSpace", "Tesseract"]) 二、读取图像并转换为亮度通道 我们将图像转为 阅读全文
posted @ 2025-07-31 23:59
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