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验证码自动识别：使用 Java 和 Tesseract OCR 实现

news 2025/11/4 19:14:08

验证码（CAPTCHA）用于防止机器人自动提交数据，但在自动化测试、数据采集等场景中，我们可能需要自动识别验证码。本文将介绍如何使用 Java 结合 Tesseract OCR 解析验证码，并优化识别准确度。

环境准备

在开始编写代码之前，我们需要安装 Java 和 Tesseract OCR。
更多内容访问ttocr.com或联系1436423940
1.1 安装 Java

如果尚未安装 Java，可以前往 Oracle 官网
或 AdoptOpenJDK
下载并安装最新版本。

安装完成后，检查是否安装成功：

java -version

1.2 安装 Tesseract OCR
Windows 用户

从 Tesseract OCR 官方 GitHub
下载 Windows 版本并安装。

配置环境变量，在 PATH 中添加 Tesseract 的安装路径，例如：C:\Program Files\Tesseract-OCR\。

Linux/macOS 用户

Ubuntu

sudo apt update && sudo apt install tesseract-ocr

macOS (使用 Homebrew)

brew install tesseract

安装完成后，检查 Tesseract 是否可用：

tesseract --version

1.3 添加 Java 依赖库

在 Java 中使用 Tesseract OCR，需要使用 Tess4J 库。

如果使用 Maven，在 pom.xml 中添加以下依赖：

net.sourceforge.tess4jtess4j4.5.5

如果使用 Gradle，在 build.gradle 中添加：

dependencies {
implementation 'net.sourceforge.tess4j:tess4j:4.5.5'
}

代码实现

下面的 Java 代码示例展示了如何加载验证码图像、进行预处理，并使用 Tesseract 进行 OCR 解析。

2.1 代码示例
import net.sourceforge.tess4j.ITesseract;
import net.sourceforge.tess4j.Tesseract;
import net.sourceforge.tess4j.TesseractException;

import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;

public class CaptchaRecognizer {

public static void main(String[] args) {// 指定验证码图片路径String imagePath = "captcha.png";  // 替换为你的验证码图片路径String result = recognizeCaptcha(imagePath);System.out.println("识别出的验证码: " + result);
}public static String recognizeCaptcha(String imagePath) {try {// 读取图像BufferedImage img = ImageIO.read(new File(imagePath));// 预处理图像（灰度化 + 二值化）BufferedImage processedImg = preprocessImage(img);// 初始化 Tesseract OCRITesseract tesseract = new Tesseract();tesseract.setDatapath("tessdata");  // 指定 Tesseract 语言数据目录tesseract.setLanguage("eng");  // 选择英文 OCR 模型tesseract.setTessVariable("tessedit_char_whitelist", "0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz"); // 限制识别字符tesseract.setPageSegMode(6); // 适用于单行文本// 识别文本return tesseract.doOCR(processedImg).trim();} catch (IOException | TesseractException e) {e.printStackTrace();return null;}
}private static BufferedImage preprocessImage(BufferedImage img) {int width = img.getWidth();int height = img.getHeight();BufferedImage grayImg = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_BYTE_BINARY);// 遍历每个像素，进行灰度化 + 二值化for (int x = 0; x < width; x++) {for (int y = 0; y < height; y++) {int rgb = img.getRGB(x, y);int gray = (rgb >> 16) & 0xff; // 取 R 通道作为灰度值if (gray > 128) {grayImg.setRGB(x, y, 0xFFFFFF); // 白色} else {grayImg.setRGB(x, y, 0x000000); // 黑色}}}return grayImg;
}

}