基于 Node.js 与 Tesseract.js 的验证码识别系统设计与实现

一、项目背景
验证码（CAPTCHA）广泛用于防止恶意行为，如刷票、注册机等。传统验证码识别依赖 Python 等语言，但前端开发者也可以使用 JavaScript 完成 OCR 工作。本文介绍如何使用 Node.js 与浏览器版 Tesseract.js 实现一套轻量级验证码识别系统。
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二、技术栈选择
技术 用途
Node.js 后端运行环境
Tesseract.js OCR 识别库（Web 版本）
Express.js 提供简单 API 接口
Jimp 图像处理（灰度化、二值化）

三、项目环境准备

1. 安装 Node.js
   官网下载安装：https://nodejs.org/

2. 初始化项目并安装依赖

mkdir captcha-ocr-js
cd captcha-ocr-js
npm init -y

npm install express tesseract.js jimp multer
四、项目结构

captcha-ocr-js/
├── index.js # 主程序
├── uploads/ # 上传验证码的临时文件夹
└── package.json
五、核心代码实现

1. index.js

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

const app = express();
const port = 3000;

const upload = multer({ dest: 'uploads/' });

app.post('/upload', upload.single('captcha'), async (req, res) => {
const imagePath = req.file.path;

// 加载并预处理图像
const image = await Jimp.read(imagePath);
image
    .grayscale()      // 灰度处理
    .contrast(1)      // 增强对比度
    .write(imagePath); // 覆盖保存

// OCR 识别
const { data: { text } } = await Tesseract.recognize(
    imagePath,
    'eng',
    {
        logger: m => console.log(m) // 可选：输出进度
    }
);

fs.unlinkSync(imagePath); // 删除临时文件
res.json({ result: text.trim() });

});

app.listen(port, () => {
console.log(验证码识别服务运行于 http://localhost:${port});
});
六、测试

1. 启动服务

node index.js
2. 使用 curl 或 Postman 测试上传

curl -F "captcha=@./test.png" http://localhost:3000/upload
返回：

{
"result": "4Gk7"
}