R 实现英文数字验证码识别

R 的强大扩展生态使其也能完成 OCR 任务，我们将结合 magick 包（图像处理）和 tesseract 包（OCR）来实现。

1. 安装所需包
   在 R 环境中，安装以下 R 包：

R
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install.packages("magick") install.packages("tesseract")

2. R 实现代码
   编写以下 R 代码来完成验证码识别：

R

library(magick) library(tesseract) # 图像预处理函数 preprocess_image <- function(input_path, output_path) { # 读取图片 image <- image_read(input_path) # 转为灰度图 image <- image_convert(image, colorspace = "gray") # 二值化处理 image <- image_threshold(image, type = "white", threshold = "50%") # 保存处理后的图片 image_write(image, path = output_path, format = "png") } # 验证码识别函数 recognize_captcha <- function(image_path) { # 加载 tesseract OCR 引擎 ocr_engine <- tesseract("eng") # 识别文本 result <- ocr(image_path, engine = ocr_engine) return(trimws(result)) } # 主程序 main <- function() { input_image <- "captcha_image.png" # 输入验证码图片路径 processed_image <- "processed_image.png" # 处理后的图片路径 # 图像预处理 preprocess_image(input_image, processed_image) # 识别验证码 captcha_text <- recognize_captcha(processed_image) # 输出识别结果 cat("识别到的验证码是:", captcha_text, "\n") } # 运行主程序 main()

3. 代码解析
   图像预处理

使用 magick 包的 image_read 加载图像。
使用灰度化和二值化（image_threshold）来提高 OCR 的识别精度。
处理后的图片保存为新的文件，以供后续 OCR 使用。
OCR 识别

使用 tesseract 包加载 OCR 引擎（支持英文）。
调用 ocr() 函数对处理后的图像进行文字识别。
主程序

调用图像预处理函数对原始验证码进行处理。
调用 OCR 模块识别验证码并输出结果。
4. 运行代码
保存代码为 captcha_recognition.R，并在 R 环境中运行：

R

source("captcha_recognition.R")

5. 示例输出
   假设输入验证码图像内容为：

4HJK

运行后输出：

makefile

识别到的验证码是: 4HJK