基于 Kotlin 的图像验证码识别系统设计与实现

一、研究背景

在网络安全领域，验证码（CAPTCHA, Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart）被广泛用于区分人类与自动化程序。
然而，随着机器视觉与深度学习技术的进步，验证码自动识别逐渐成为AI应用的重要课题。

本文介绍一种基于 Kotlin 语言 的验证码识别方案，利用 OpenCV 进行图像预处理，并通过 Tesseract OCR 完成英文数字验证码的识别。该方案在保持代码简洁性的同时，实现了较高的识别准确率与执行效率。
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二、开发环境与依赖

语言：Kotlin 1.9+

运行环境：JVM（Java 17 或更高）

依赖库：

OpenCV（图像处理）

Tess4J（Tesseract Java封装）

开发工具：IntelliJ IDEA / Gradle

build.gradle 配置示例：

plugins {
id 'org.jetbrains.kotlin.jvm' version '1.9.0'
}

repositories {
mavenCentral()
}

dependencies {
implementation "org.openpnp:opencv:4.5.5-1"
implementation "net.sourceforge.tess4j:tess4j:5.4.0"
}

三、系统流程设计

验证码识别流程如下图所示：

输入验证码图像
↓
图像预处理（灰度化 + 二值化 + 降噪）
↓
OCR识别（Tesseract）
↓
输出识别文字

系统主要模块：

ImageLoader：加载验证码图片；

ImageProcessor：完成图像灰度化、二值化、噪声过滤；

OCRRecognizer：使用Tess4J执行OCR识别；

Main程序：集成并输出识别结果。

四、核心代码实现
import net.sourceforge.tess4j.Tesseract
import net.sourceforge.tess4j.ITesseract
import org.opencv.core.*
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs
import org.opencv.imgproc.Imgproc

fun main() {
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME)

val imagePath = "captcha.png"
val src = Imgcodecs.imread(imagePath)
if (src.empty()) {
    println("无法加载图像: $imagePath")
    return
}

// 1. 灰度化
val gray = Mat()
Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY)

// 2. 二值化（OTSU阈值法）
val bin = Mat()
Imgproc.threshold(gray, bin, 0.0, 255.0, Imgproc.THRESH_BINARY + Imgproc.THRESH_OTSU)

// 3. 保存处理后的图像
Imgcodecs.imwrite("processed.png", bin)

// 4. 调用Tesseract OCR识别
val tess: ITesseract = Tesseract()
tess.setDatapath("tessdata") // 指定训练数据目录
tess.setLanguage("eng")

val result = tess.doOCR(java.io.File("processed.png"))
println("识别结果: ${result.trim()}")

}

五、运行效果

命令行运行：

kotlinc Main.kt -include-runtime -d captcha.jar
java -jar captcha.jar

示例输出：

识别结果: 8A4X