Kotlin 是一种现代化的、跨平台的编程语言，尤其适合用于 Android 开发和服务端开发。通过结合 Kotlin 的图像处理和 OCR 库，可以实现验证码的识别功能。
- 项目准备
所需依赖
在 Kotlin 项目中，我们需要以下库：
Tess4J - 基于 Tesseract OCR 引擎的 Java 库，用于 OCR 功能。
OpenCV（可选） - 用于验证码图像的预处理。
配置 Gradle
在项目的 build.gradle 文件中添加以下依赖：
gradle
dependencies { implementation("net.sourceforge.tess4j:tess4j:5.4.0") implementation("org.bytedeco:opencv:4.8.0-1.5.8") }
- Kotlin 实现代码
以下是一个使用 Kotlin 进行英文数字验证码识别的完整代码示例：
kotlin
import net.sourceforge.tess4j.Tesseract import net.sourceforge.tess4j.TesseractException import org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgcodecs.* import org.bytedeco.opencv.global.opencv_imgproc.* import org.bytedeco.opencv.opencv_core.* fun main() { val imagePath = "captcha_image.png" // 验证码图片路径 // 图像预处理 val processedImagePath = preprocessImage(imagePath) // 调用 OCR 识别验证码 val captchaText = recognizeCaptcha(processedImagePath) // 输出识别结果 println("识别到的验证码是: $captchaText") } // 图像预处理函数 fun preprocessImage(imagePath: String): String { // 读取图像 val src = imread(imagePath, IMREAD_COLOR) // 转为灰度图 val gray = Mat() cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY) // 二值化 val binary = Mat() threshold(gray, binary, 127.0, 255.0, THRESH_BINARY) // 保存处理后的图像 val processedImagePath = "processed_captcha.png" imwrite(processedImagePath, binary) return processedImagePath } // OCR 识别函数 fun recognizeCaptcha(imagePath: String): String { val tesseract = Tesseract() // 设置 Tesseract 数据路径和语言 tesseract.setDatapath("tessdata") // 确保 tessdata 文件夹存在并包含语言数据文件 tesseract.setLanguage("eng") // 设置识别语言为英文 return try { tesseract.doOCR(java.io.File(imagePath)) } catch (e: TesseractException) { e.printStackTrace() "识别失败" } }
- 代码解析
使用 OpenCV 库读取和处理图片。
转换为灰度图：减少颜色维度的干扰。
二值化处理：将灰度图像转换为黑白图，突出字符区域。
使用 Tess4J 调用 Tesseract OCR 引擎识别图片中的文字。
配置语言为英文（eng）。
调用图像预处理函数生成优化后的图片。
使用 OCR 识别预处理后的图片内容，并输出验证码。
4. 示例运行结果
假设图片内容为 K7XJ3，运行程序后，终端会输出：
makefile
识别到的验证码是: K7XJ3
- 文件结构
plaintext
project/ ├── src/ │ └── main/ │ └── kotlin/ │ └── Main.kt # 主程序文件 ├── resources/ │ ├── captcha_image.png # 验证码图片 │ └── tessdata/ # Tesseract 语言数据文件
注意：
tessdata 文件夹中需要包含语言数据文件（如 eng.traineddata）。你可以从 Tesseract 官方仓库 下载。
6. 优化方向
