一、引言
验证码识别是人工智能与图像处理技术的重要应用场景之一。尽管现代验证码识别大多使用 Python、C++ 或 JavaScript 等语言实现，但为了探索底层计算与矩阵操作的效率，我们可以尝试用 Fortran 来实现一个基础的英文数字验证码识别程序。
Fortran（Formula Translation）是一门为科学计算而生的编程语言，具有极高的数值运算性能。本文将展示如何利用 Fortran 对验证码图像进行灰度化、二值化与简单字符识别。
二、开发环境
编译器：GNU Fortran (gfortran)
图像处理：使用 PGM 灰度图格式（便于文本读取）
操作系统：Windows / Linux 均可
三、验证码识别流程
本程序实现以下步骤：
加载验证码图像（PGM格式）
灰度图二值化
噪声去除与字符提取
模板匹配识别英文数字字符
输出识别结果
四、Fortran 实现代码
program captcha_recognizer
implicit none
integer, parameter :: width = 100, height = 40
integer :: i, j, pixel
integer, dimension(width, height) :: img
integer :: threshold = 128
character(len=100) :: line
character(len=20) :: filename
print , "请输入验证码图像文件名（PGM格式）:"
read(, '(A)') filename
open(unit=10, file=trim(filename), status='old', action='read')
! 跳过PGM文件头
read(10, '(A)') line
if (trim(line) /= "P2") then
print *, "错误: 仅支持P2(PGM文本灰度图)。"
stop
end if
read(10, '(A)') line ! 可能是注释
read(10, *) i, j ! 宽和高
read(10, *) pixel ! 灰度最大值
do j = 1, height
read(10, *) (img(i,j), i=1,width)
end do
close(10)
print *, "图像读取完成，开始二值化处理..."
do j = 1, height
do i = 1, width
if (img(i,j) > threshold) then
img(i,j) = 1
else
img(i,j) = 0
end if
end do
end do
print , "二值化图像（#代表黑色）："
do j = 1, height
do i = 1, width
if (img(i,j) == 0) then
write(,'(A)',advance='no') '#'
else
write(*,'(A)',advance='no') ' '
end if
end do
print *
end do
print *, "基础验证码图像处理完成。可进一步添加字符分割与匹配模块。"
end program captcha_recognizer
五、程序说明
输入格式：采用 PGM 文本灰度图 (P2) 作为输入，避免二进制解析复杂性。
阈值处理：通过简单的灰度阈值实现二值化。
输出结果：终端以字符形式展示验证码形状，便于人工观察。
Fortran 本身不提供图像识别库，但可以与 C/C++ 库进行联动，通过 ISO_C_BINDING 模块实现 OpenCV 调用，从而进一步实现字符识别功能。
六、扩展与优化
使用 OpenCV C 接口结合 Fortran 调用，实现更强的图像识别能力。
引入矩阵特征匹配算法，实现英文与数字字符模板匹配。
与深度学习库集成（如 TensorFlow C API），让 Fortran 实现神经网络推理