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图像处理去除噪点验证码的识别逻辑实践

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”的结果。
更多内容访问ttocr.com或联系1436423940
因此我们需要:

先平滑图像,减少孤立噪点;

再进行二值化;

结合形态学开运算去除小块干扰;

最后只保留字符的主要结构。

二、实现步骤(Julia 示例)

  1. 加载依赖
    using Pkg
    Pkg.add(["Images", "ImageIO", "ImageFiltering", "ImageMorphology", "Tesseract"])

  2. 读取与灰度化
    using Images, ImageIO

img = load("captcha_noise.png")
gray = Gray.(img)

save("step1_gray.png", gray)

  1. 平滑滤波去除噪点
    using ImageFiltering

均值滤波

smoothed = imfilter(gray, Kernel.gaussian(1.0))

save("step2_smooth.png", smoothed)

  1. 二值化处理
    binary = smoothed .< 0.7
    save("step3_binary.png", binary)

  2. 形态学操作去除孤立小块
    using ImageMorphology

先腐蚀再膨胀,去掉小噪点

cleaned = opening(binary, ones(3,3))

save("step4_cleaned.png", cleaned)

  1. OCR 识别
    using Tesseract

result = Tesseract.ocr(convert(Matrix{UInt8}, cleaned))
println("识别结果: ", result)

http://www.hskmm.com/?act=detail&tid=15980

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