一、研究背景
在网络安全领域，验证码（CAPTCHA, Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart）被广泛用于区分人类与自动化程序。
然而，随着机器视觉与深度学习技术的进步，验证码自动识别逐渐成为AI应用的重要课题。
本文介绍一种基于 Kotlin 语言 的验证码识别方案，利用 OpenCV 进行图像预处理，并通过 Tesseract OCR 完成英文数字验证码的识别。该方案在保持代码简洁性的同时，实现了较高的识别准确率与执行效率。
二、开发环境与依赖
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语言：Kotlin 1.9+
运行环境：JVM（Java 17 或更高）
依赖库：
OpenCV（图像处理）
Tess4J（Tesseract Java封装）
开发工具：IntelliJ IDEA / Gradle
build.gradle 配置示例：
plugins {
id 'org.jetbrains.kotlin.jvm' version '1.9.0'
}
repositories {
mavenCentral()
}
dependencies {
implementation "org.openpnp:opencv:4.5.5-1"
implementation "net.sourceforge.tess4j:tess4j:5.4.0"
}
三、系统流程设计
验证码识别流程如下图所示：
输入验证码图像
↓
图像预处理（灰度化 + 二值化 + 降噪）
↓
OCR识别（Tesseract）
↓
输出识别文字
系统主要模块：
ImageLoader：加载验证码图片；
ImageProcessor：完成图像灰度化、二值化、噪声过滤；
OCRRecognizer：使用Tess4J执行OCR识别；
Main程序：集成并输出识别结果。
四、核心代码实现
import net.sourceforge.tess4j.Tesseract
import net.sourceforge.tess4j.ITesseract
import org.opencv.core.*
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs
import org.opencv.imgproc.Imgproc
fun main() {
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME)
val imagePath = "captcha.png"
val src = Imgcodecs.imread(imagePath)
if (src.empty()) {println("无法加载图像: $imagePath")return
}// 1. 灰度化
val gray = Mat()
Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY)// 2. 二值化（OTSU阈值法）
val bin = Mat()
Imgproc.threshold(gray, bin, 0.0, 255.0, Imgproc.THRESH_BINARY + Imgproc.THRESH_OTSU)// 3. 保存处理后的图像
Imgcodecs.imwrite("processed.png", bin)// 4. 调用Tesseract OCR识别
val tess: ITesseract = Tesseract()
tess.setDatapath("tessdata") // 指定训练数据目录
tess.setLanguage("eng")val result = tess.doOCR(java.io.File("processed.png"))
println("识别结果: ${result.trim()}")
}
五、运行效果
命令行运行：
kotlinc Main.kt -include-runtime -d captcha.jar
java -jar captcha.jar
示例输出：
识别结果: 8A4X