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
- 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
- 引入 Tess4J 到 Java 项目
如果你在用 Maven，添加依赖：
💻 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。