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(["Images", "ImageIO", "ImageMorphology", "ImageFeatures", "Tesseract"])
二、加载并灰度化图像
using Images, ImageIO
更多内容访问ttocr.com或联系1436423940
img = load("distorted_captcha.png")
gray = Gray.(img)
三、图像预处理：模糊去除 + 二值化
using ImageFiltering
高斯滤波去噪
blurred = imfilter(gray, Kernel.gaussian(1.0))
自适应阈值法进行二值化
threshold = mean(blurred)
binary = map(x -> x > threshold ? 1.0 : 0.0, blurred)
save("binary.png", binary)
四、提取字符轮廓区域（连通区域法）
using ImageMorphology
labeled, count = label_components(binary)
println("检测区域数：", count)
我们使用连通区域作为轮廓近似。每一块连通区域被视作潜在字符块。
五、过滤与排序候选字符轮廓
function filter_and_sort_regions(labeled, count)
regions = []
for i in 1:countys, xs = findall(labeled .== i) |> Tuplearea = length(xs)if area < 50 # 去掉过小区域continueendxmin, xmax = minimum(xs), maximum(xs)ymin, ymax = minimum(ys), maximum(ys)push!(regions, (xmin, xmax, ymin, ymax))
endreturn sort(regions, by = r -> r[1])
end
regions = filter_and_sort_regions(labeled, count)
六、提取字符图像 + 使用 OCR 识别
using Tesseract
function recognize_regions(labeled, regions)
result = ""
for (i, (x1, x2, y1, y2)) in enumerate(regions)
subimg = labeled[y1:y2, x1:x2] .== labeled[y1, x1]
fname = "char_$i.png"
save(fname, subimg)
ocr = TesseractOcr("eng")set_image(ocr, fname)text = strip(get_text(ocr))result *= text
end
return result
end
text = recognize_regions(labeled, regions)
println("识别结果：", text)
