一、引言
在自动化测试和数据处理任务中，验证码识别是一项具有挑战性的任务。Kotlin 作为现代化的 JVM 语言，能够很好地与 Tesseract OCR 结合，快速完成验证码识别。
本文将演示如何使用 Kotlin 结合 Tesseract OCR 进行验证码识别，并进行图像预处理以提高识别率。
二、环境准备
2.1 安装 Kotlin
首先，确保本地安装了 Kotlin：
sdk install kotlin
kotlin -version
2.2 安装 Tesseract OCR
Linux (Ubuntu)：
sudo apt update
sudo apt install tesseract-ocr libtesseract-dev
Windows：
下载 Tesseract Windows 版本。
配置环境变量。
macOS：
brew install tesseract
三、创建 Kotlin 项目
使用 Gradle 创建一个 Kotlin 项目：
mkdir captcha_ocr_kotlin
cd captcha_ocr_kotlin
gradle init --type application
3.1 配置 Gradle
编辑 build.gradle.kts 文件，添加依赖：
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plugins {
kotlin("jvm") version "1.9.0"
application
}
repositories {
mavenCentral()
}
dependencies {
implementation("net.sourceforge.tess4j:tess4j:5.7.0")
}
application {
mainClass.set("MainKt")
}
四、Kotlin 代码实现
4.1 代码结构
加载验证码图像
图像预处理（灰度化、二值化）
使用 Tesseract 识别验证码
打印识别结果
4.2 代码示例
编辑 src/main/kotlin/Main.kt 文件：
import net.sourceforge.tess4j.Tesseract
import java.awt.image.BufferedImage
import java.io.File
import javax.imageio.ImageIO
fun preprocessImage(imagePath: String): BufferedImage {
val image = ImageIO.read(File(imagePath))
val grayImage = BufferedImage(image.width, image.height, BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY)
for (y in 0 until image.height) {for (x in 0 until image.width) {val rgb = image.getRGB(x, y)val r = (rgb shr 16) and 0xffval g = (rgb shr 8) and 0xffval b = rgb and 0xffval gray = (0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b).toInt()val newPixel = (gray shl 16) or (gray shl 8) or graygrayImage.setRGB(x, y, newPixel)}
}val outputPath = "processed_captcha.png"
ImageIO.write(grayImage, "png", File(outputPath))
return grayImage
}
fun recognizeCaptcha(imagePath: String): String {
preprocessImage(imagePath)
val tesseract = Tesseract()
tesseract.setDatapath("/usr/share/tesseract-ocr/4.00/tessdata")
tesseract.setLanguage("eng")
tesseract.setPageSegMode(6) // 假设为单行文本return try {val text = tesseract.doOCR(File("processed_captcha.png"))text.trim()
} catch (e: Exception) {"识别失败: ${e.message}"
}
}
fun main() {
val captchaPath = "captcha.png" // 替换为你的验证码图片路径
val result = recognizeCaptcha(captchaPath)
println("识别出的验证码: $result")
}
五、运行程序
构建并运行程序：
./gradlew run
六、优化识别率
6.1 更改 PSM 模式
Tesseract 支持不同的页面分割模式 (PSM)，可以根据验证码特性调整：
tesseract.setPageSegMode(7) // 设为单个文本行
6.2 使用特定训练数据
如果验证码主要是数字或特定字符，可以指定语言为 eng+osd：
tesseract.setLanguage("eng+osd")
6.3 进一步图像优化
噪声去除：利用形态学操作去除干扰线。
字符放大：放大图像有助于提升 Tesseract 的识别率。
