用 Haxe 实现英文数字验证码识别

一、背景介绍

验证码（CAPTCHA）广泛用于区分人类与机器人，识别验证码通常依赖图像处理与 OCR 技术。本文将使用 Haxe 编程语言结合 Tesseract OCR 来实现英文数字验证码的识别。
Haxe 是一门跨平台语言，可以编译到多种目标（如 C++, Java, Python, JavaScript），非常适合开发跨平台工具。

二、技术选型

编程语言：Haxe

OCR 引擎：Tesseract

应用场景：识别英文数字验证码（如 captcha.png）

三、环境准备
安装 Haxe

在 Linux/macOS 下：

sudo apt install haxe

安装 Tesseract
sudo apt install tesseract-ocr

四、实现思路

使用 Haxe 的 sys.io.Process 调用外部命令。

调用 Tesseract 对验证码图片进行识别。

读取结果文件并输出识别结果。

五、代码实现

文件名：CaptchaReader.hx

import sys.io.File;
import sys.io.Process;

class CaptchaReader {
static function main() {
var image = "captcha.png";
var output = "result";

    // 调用 Tesseract
    var cmd = "tesseract " + image + " " + output + " -l eng --psm 7";
    var process = new Process(cmd);
    process.close();

    // 读取识别结果
    var textFile = output + ".txt";
    if (File.exists(textFile)) {
        var content = File.getContent(textFile).trim();
        Sys.println("识别结果: " + content);
    } else {
        Sys.println("识别失败，未找到结果文件");
    }
}

}

六、运行效果

编译并运行：

haxe -main CaptchaReader -neko captcha.n
neko captcha.n

输出示例：

识别结果: 4YH8

七、扩展功能

跨平台编译：Haxe 可编译到 Python、C++、JavaScript，方便扩展。

图像预处理：在调用 Tesseract 前用 ImageMagick 清理图像噪点。

批量处理：识别多个验证码图片。

Web 接口：利用 Haxe 编译到 JavaScript，实现 Web 前端调用 OCR API。