MATLAB 是一个强大的数值计算和图像处理工具，结合其内置的图像处理工具箱和 OCR 功能，可以轻松完成验证码识别任务。
- 前置准备
安装 MATLAB
确保你的 MATLAB 版本支持 OCR 功能（通常需要安装 Computer Vision Toolbox）。如果没有，先通过 MATLAB 的工具箱管理器安装该工具箱。
准备验证码图片
准备一张包含英文数字的验证码图片，保存路径，例如：captcha_image.png。
- MATLAB 实现代码
以下是完整的 MATLAB 代码示例：
matlab
% 主函数
function recognize_captcha()
% 设置验证码图片路径
image_path = 'captcha_image.png'; % 替换为你的图片路径
% 读取图片
img = imread(image_path);% 图像预处理
processed_img = preprocess_image(img);% 进行文字识别
result = ocr(processed_img);% 打印识别结果
disp('识别到的验证码是:');
disp(result.Text);
end
% 图像预处理函数
function processed_img = preprocess_image(img)
% 转为灰度图
gray_img = rgb2gray(img);
% 二值化处理
binary_img = imbinarize(gray_img);% 去除噪点
clean_img = medfilt2(binary_img, [3, 3]);% 返回预处理后的图像
processed_img = clean_img;
end
3. 代码详解
主函数 recognize_captcha
读取验证码图片，并调用预处理函数对图像进行灰度化、二值化和降噪处理。
使用 MATLAB 的 ocr 函数识别验证码中的英文数字字符。
打印识别结果。
图像预处理函数 preprocess_image
转换为灰度图：降低图像复杂度，去掉多余的颜色信息。
二值化处理：将灰度图转换为黑白图像，突出字符信息。
去噪：使用中值滤波去除噪点，增强识别准确性。
4. 示例运行结果
假设验证码图片内容是 A1B2C，运行代码后将在 MATLAB 命令窗口中输出：
makefile
识别到的验证码是:
A1B2C
5. 图像预处理的重要性
验证码通常含有干扰线、噪点或复杂背景，因此预处理是提高 OCR 准确度的关键。可以尝试以下进一步优化的操作：
去除干扰线
利用形态学操作，例如开运算（imopen）或闭运算（imclose）。
调整字符大小
使用 imresize 函数将字符调整到适合 OCR 引擎的大小。
以下是改进版的预处理函数：
matlab
function processed_img = preprocess_image_advanced(img)
% 转为灰度图
gray_img = rgb2gray(img);
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% 二值化处理
binary_img = imbinarize(gray_img);
% 去除干扰线（形态学操作）
se = strel('line', 5, 0); % 结构元素：线形
clean_img = imopen(binary_img, se);% 调整大小
resized_img = imresize(clean_img, [300, 100]); % 调整为固定尺寸% 返回处理后的图像
processed_img = resized_img;
end
调用 preprocess_image_advanced 替代原有的 preprocess_image，可以进一步提高识别效果。
