Java 构建一个简单的验证码识别工具：图像处理 + Tesseract OCR 实战

验证码（CAPTCHA）广泛用于防止恶意爬虫和自动化攻击，但在自动化测试、数据整理等场景下，程序识别验证码也变得必不可少。本文将介绍如何用 Java 构建一个基础的验证码识别工具，并借助开源 OCR 引擎 Tesseract 提高识别率。

✅ 技术栈概览：

Java（基础开发语言）

Tess4J
：Tesseract 的 Java 封装库
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Tesseract OCR（光学字符识别引擎）

🧰 环境准备

1. 安装 Tesseract OCR

Windows/macOS/Linux 用户：请访问 Tesseract GitHub
并下载对应平台的安装包。

安装后，记得将 Tesseract 的可执行文件路径加入系统环境变量。

验证是否成功：

tesseract --version

2. 引入 Tess4J 到 Java 项目

如果你在用 Maven，添加依赖：

net.sourceforge.tess4j tess4j 5.4.0

💻 Java 实现验证码识别

下面是一个简单的验证码识别程序，包含图像读取、灰度化、OCR 识别等步骤。

import net.sourceforge.tess4j.*;
import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;

public class CaptchaReader {

public static void main(String[] args) {
    try {
        // 加载验证码图片
        File imageFile = new File("captcha.png"); // 替换为你自己的路径
        BufferedImage bufferedImage = ImageIO.read(imageFile);

        // 灰度化（可选：可以使用 OpenCV 或 Java 图像处理）
        // 此处跳过高级图像预处理，Tesseract 也能处理基础图像

        // 初始化 OCR 引擎
        ITesseract tesseract = new Tesseract();
        tesseract.setDatapath("tessdata"); // 设置语言数据文件夹
        tesseract.setLanguage("eng");      // 使用英文识别

        // 设置识别模式（PSM 6：单行文本）
        tesseract.setTessVariable("tessedit_pageseg_mode", "6");

        // 开始识别
        String result = tesseract.doOCR(bufferedImage);
        System.out.println("识别结果：" + result.trim());

    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

}

📈 如何提升识别准确率？

图像预处理：去噪、二值化、字符放大。

使用自定义训练数据：适用于非标准字体或特殊字符验证码。

字符切割：如果验证码字符粘连，可考虑用 OpenCV 实现分割。

设置合适的 PSM 模式：如 tesseract.setTessVariable("tessedit_pageseg_mode", "7") 可用于纯数字验证码。