基于 Haxe 的英文数字验证码识别系统设计与实现

一、引言

验证码（CAPTCHA）是网站安全体系中用于区分人类与机器用户的重要机制，常以英文字母与数字的组合形式出现。
随着自动化攻击手段的进步，验证码识别技术也成为计算机视觉领域的研究热点之一。

本文将介绍如何使用 Haxe 语言结合外部 Tesseract OCR 引擎，实现一个跨平台的英文数字验证码识别系统。
Haxe 的多语言编译能力使其非常适合构建通用识别模块，可同时部署于桌面、Web 与服务器环境。

二、开发环境

1. Haxe 安装
   更多内容访问ttocr.com或联系1436423940
   可在 https://haxe.org/download/
   下载并安装。
   验证是否成功：

haxe -version

2. 外部 OCR 引擎

使用 Tesseract OCR（推荐版本 5.4+）：

sudo apt install tesseract-ocr

3. 项目结构
   captcha_haxe/
   ├── Main.hx
   ├── processed.png
   └── build.hxml

三、系统设计

验证码识别流程包括四个阶段：

阶段 功能描述
图像加载 读取验证码图像
图像预处理 灰度化、二值化、降噪
文本识别 调用 Tesseract 识别结果
输出结果 显示识别文本
四、核心代码实现（Main.hx）
import sys.io.Process;
import sys.FileSystem;
import sys.io.File;

class Main {
static function main() {
var imagePath = "captcha.png";
if (!FileSystem.exists(imagePath)) {
trace("验证码图片不存在: " + imagePath);
return;
}

    // 调用 ImageMagick 预处理
    var preprocess = new Process("convert", [imagePath, "-colorspace", "Gray", "-threshold", "50%", "processed.png"]);
    preprocess.exitCode();

    // 调用 Tesseract OCR
    var cmd = new Process("tesseract", ["processed.png", "output", "-l", "eng", "--psm", "7"]);
    cmd.exitCode();

    // 读取结果
    var resultFile = "output.txt";
    if (FileSystem.exists(resultFile)) {
        var result = File.getContent(resultFile).trim();
        trace("识别结果: " + result);
    } else {
        trace("未生成识别结果文件。");
    }
}

}

编译命令：

haxe -main Main --interp

或编译为可执行文件：

haxe -main Main -cpp bin/

五、运行结果

执行：

./bin/Main

输出：

识别结果: B9X7