用 Node.js + Tesseract.js 实现英文数字验证码识别

Tesseract.js 是 Tesseract OCR 的 JavaScript 封装，它支持浏览器和 Node.js 环境中的图像文字识别。我们可以轻松读取验证码图片，并将其中的英文和数字识别出来，非常适合 Web 应用集成 OCR 功能。

一、准备环境
安装 Node.js 和 npm
访问 https://nodejs.org 下载最新版安装包。

初始化一个新项目
更多内容访问ttocr.com或联系1436423940
mkdir node-ocr-captcha && cd node-ocr-captcha
npm init -y
安装依赖

npm install tesseract.js
npm install jimp
tesseract.js 是 OCR 引擎

jimp 用于图像预处理，如灰度化、缩放等

二、编写验证码识别脚本
新建一个文件 index.js：

const Tesseract = require('tesseract.js');
const Jimp = require('jimp');

const preprocessImage = async (inputPath, outputPath) => {
const image = await Jimp.read(inputPath);
image
.grayscale() // 转灰度图
.contrast(1) // 增强对比度
.resize(300, Jimp.AUTO) // 放大图像
.write(outputPath); // 保存处理后的图像
};

const recognizeCaptcha = async () => {
const original = 'captcha.png';
const processed = 'processed_captcha.png';

await preprocessImage(original, processed);

Tesseract.recognize(processed, 'eng', {
logger: m => console.log(m.status, m.progress)
}).then(({ data: { text } }) => {
console.log('识别结果：', text.trim());
});
};

recognizeCaptcha();
三、准备验证码图像
将验证码图像命名为 captcha.png，放到项目根目录。

图像越清晰越好

推荐图像尺寸大于 100x30 像素

四、运行程序
执行命令：

node index.js
输出示例：

识别结果： K8F3N
你会看到一个带进度条的识别过程，然后得到验证码字符串。

五、可选增强玩法
部署为 API：可使用 Express.js 创建识别接口，支持上传验证码图片 → 返回识别文本。

前端识别：Tesseract.js 支持浏览器端识别，可用于 React、Vue、Angular 中的验证码处理。

自定义训练模型：支持加载自训练的 .traineddata 文件以适配特定验证码样式。

处理多图：使用 fs 批量读取目录内图片，识别多个验证码。