使用 Java 与 Tess4J 实现验证码自动识别系统

一、引言
在众多互联网系统中，验证码被广泛用于防止机器人程序滥用服务。如何自动识别验证码图像成为 OCR 应用的重要实践场景。本文介绍使用 Java 与开源 OCR 库 Tess4J，构建一个简洁实用的验证码识别系统，涵盖图像预处理与文本识别完整流程。

二、技术选型
Java：后端开发主力语言，跨平台；

Tess4J：Tesseract OCR 的 Java 封装库；

JAI + ImageIO：Java 原生图像处理能力；

Maven：项目依赖管理工具。
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三、环境准备

1. 项目初始化
   创建 Maven 项目并添加以下依赖：

net.sourceforge.tess4j tess4j 5.4.0 注意：需在本地安装 Tesseract OCR（支持中文或多语言可选），并配置其 tessdata 路径。

四、完整代码实现

1. 图片预处理与识别主类

import net.sourceforge.tess4j.Tesseract;
import net.sourceforge.tess4j.TesseractException;

import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;

public class CaptchaOCR {

public static String recognize(String imagePath) {
    try {
        // 加载图像
        BufferedImage img = ImageIO.read(new File(imagePath));

        // 创建 Tesseract 实例
        Tesseract tesseract = new Tesseract();
        tesseract.setDatapath("tessdata"); // 你本地的 tessdata 路径
        tesseract.setLanguage("eng"); // 使用英文语言包
        tesseract.setTessVariable("tessedit_char_whitelist", "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789");

        // 开始识别
        String result = tesseract.doOCR(img);
        return result.replaceAll("[^A-Za-z0-9]", "").trim();

    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return "识别失败：" + e.getMessage();
    }
}

public static void main(String[] args) {
    String imagePath = "captcha.png"; // 验证码图片路径
    String text = recognize(imagePath);
    System.out.println("识别结果为：" + text);
}

}
五、验证码图像示例
确保项目根目录下放有一张验证码图（如 captcha.png），执行程序即可获得 OCR 识别结果。

识别结果为：K29fB
六、优化策略
验证码图像因存在干扰线、背景噪声、字符粘连等问题，识别准确率往往受限。可考虑以下优化策略：

1. 图像预处理
   灰度化处理；

二值化；

去噪（腐蚀/膨胀）；

字符分割。

可使用 OpenCV 或 JavaCV 做辅助图像处理，再送入 Tess4J。

2. 字符集限制
   通过 tessedit_char_whitelist 限制可能的字符范围（如只允许数字/字母组合），可显著减少错误识别。

3. 自定义训练模型（高级）
   Tesseract 支持使用训练工具制作针对特定验证码样式的模型文件（.traineddata），进一步提升准确率。