使用 Node.js 实现英文数字验证码识别完整指南

验证码是常见的防机器人机制，尤其是在登录、注册、评论等功能中。虽然许多验证码使用图像扭曲和干扰线来阻止 OCR 识别，但对于常见的英文数字验证码，我们仍可以通过合适的图像处理技术和 OCR 引擎实现识别。

本文将以 Node.js 为基础，配合 Tesseract OCR 引擎和图像处理库，搭建一个英文数字验证码识别系统。你将学习如何读取图像、处理验证码、调用 OCR 引擎并提取验证码字符。

一、安装环境和依赖
安装 Node.js
请确保你已经安装了 Node.js。可以从官网 https://nodejs.org 下载并安装最新版本。

安装 Tesseract OCR
macOS：

brew install tesseract
Ubuntu / Debian：

sudo apt install tesseract-ocr
Windows：从 https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 安装程序并配置环境变量。

安装项目依赖库
进入你的项目目录，运行以下命令：

npm init -y
npm install tesseract.js jimp
tesseract.js 是 Tesseract 的 JavaScript 封装，可在 Node.js 中直接调用

jimp 是图像处理库，用于对验证码图像进行灰度、缩放、滤波等处理

二、编写验证码识别脚本
创建 captcha_ocr.js 文件，并编写以下代码：

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

// 图像路径
const imagePath = "captcha.png";

// 图像预处理函数
async function preprocessImage(imagePath) {
const image = await Jimp.read(imagePath);

// 转为灰度图
image.grayscale();

// 提高对比度（可选）
image.contrast(1);

// 去噪（使用模糊模拟降噪）
image.blur(1);

// 保存预处理后的图像（可选）
await image.writeAsync("processed_captcha.png");

return image;
}

// OCR 识别函数
async function recognizeCaptcha() {
const image = await preprocessImage(imagePath);

const { data: { text } } = await Tesseract.recognize(
await image.getBufferAsync(Jimp.MIME_PNG),
'eng',
{
tessedit_char_whitelist: 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789',
psm: 8,
}
);

console.log("识别结果：", text.trim());
}

recognizeCaptcha();
三、说明与原理解析
图像预处理流程
我们使用 Jimp 进行了以下图像处理：

灰度化：去除颜色干扰，仅保留亮度信息

对比增强：让字符与背景的对比更明显

模糊降噪：模糊可以抹平边缘噪点，帮助提升 OCR 准确率

OCR 配置参数说明
tessedit_char_whitelist：限制识别字符范围为大写字母和数字

psm: 8：指定图片是一个单词，有助于提高验证码场景下的识别准确率

四、运行识别脚本
将目标验证码图像命名为 captcha.png，放在脚本同一目录下，执行以下命令：

node captcha_ocr.js
控制台会输出类似如下结果：

识别结果： C4NBZ