在实际开发中，自动化处理验证码图像是提升系统智能化和测试效率的一个关键点。Java 作为一门稳健的编程语言，结合 OCR 技术可以有效实现验证码识别。本文将介绍如何使用 Java 配合 Tesseract OCR 引擎完成从图像读取、预处理到文字识别的完整流程。
一、项目依赖准备
安装 Java 开发环境，建议使用 JDK 11 或以上版本。
安装 Tesseract OCR 引擎并设置好系统环境变量。
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使用 Maven 构建项目，并引入 Tess4j 依赖：
下载 eng.traineddata 并放入 tessdata 文件夹。
二、图像预处理
验证码图像通常带有背景干扰和颜色噪点，因此在识别前需对图像进行预处理。
public class ImagePreprocessor {
public static BufferedImage preprocess(File imageFile) throws IOException {
BufferedImage original = ImageIO.read(imageFile);
BufferedImage gray = new BufferedImage(original.getWidth(), original.getHeight(), BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY);
Graphics g = gray.getGraphics();
g.drawImage(original, 0, 0, null);
g.dispose();
for (int y = 0; y < gray.getHeight(); y++) {for (int x = 0; x < gray.getWidth(); x++) {int rgb = gray.getRGB(x, y) & 0xFF;int newColor = rgb < 130 ? 0 : 255;gray.setRGB(x, y, new Color(newColor, newColor, newColor).getRGB());}}return gray;
}
}
三、OCR 识别核心代码
public class CaptchaOCR {
public static String recognize(BufferedImage image) {
ITesseract tesseract = new Tesseract();
tesseract.setDatapath("tessdata");
tesseract.setLanguage("eng");
tesseract.setPageSegMode(7);
tesseract.setTessVariable("tessedit_char_whitelist", "0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ");
try {return tesseract.doOCR(image).replaceAll("\\s", "");} catch (TesseractException e) {e.printStackTrace();return "识别失败";}
}
}
四、运行主函数
public class Main {
public static void main(String[] args) throws IOException {
File captcha = new File("captcha.png");
BufferedImage processed = ImagePreprocessor.preprocess(captcha);
String result = CaptchaOCR.recognize(processed);
System.out.println("识别结果：" + result);
}
}
)
