Java 实战：构建一个验证码识别微服务-CFANZ编程社区

在后台管理系统、数据采集任务中，经常会遇到验证码拦截自动化操作。为了解决这个问题，我们可以使用 Java 构建一个轻量级的验证码识别微服务，供多个应用调用，从而实现验证码的自动化识别。

一、技术选型 Java 17：现代 Java 开发环境，支持更强的性能优化。

Spring Boot：构建微服务框架，方便快速启动 HTTP 服务。

Tess4J：Tesseract OCR 的 Java 封装，用于图像文字识别。

Maven：依赖管理和构建工具。

二、项目结构概览

captcha-ocr-service/ ├── src/ │ └── main/ │ ├── java/ │ │ └── com.example.ocr/ │ │ ├── CaptchaController.java │ │ ├── CaptchaService.java │ │ └── ImageUtils.java │ └── resources/ │ └── application.yml └── pom.xml 三、核心功能实现

ImageUtils.java：图像处理

public class ImageUtils { public static BufferedImage preprocess(BufferedImage image) { BufferedImage gray = new BufferedImage(image.getWidth(), image.getHeight(), BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY); Graphics2D g = gray.createGraphics(); g.drawImage(image, 0, 0, null); g.dispose(); return gray; } } 2. CaptchaService.java：验证码识别逻辑

@Service public class CaptchaService { public String recognize(BufferedImage image) throws TesseractException { ITesseract tesseract = new Tesseract(); tesseract.setDatapath("tessdata"); // 放置 tessdata 文件夹的位置 tesseract.setLanguage("eng"); tesseract.setPageSegMode(7); tesseract.setTessVariable("tessedit_char_whitelist", "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"); return tesseract.doOCR(ImageUtils.preprocess(image)).replaceAll("\\s+", ""); } } 3. CaptchaController.java：上传接口

@RestController @RequestMapping("/api/ocr") public class CaptchaController {

@Autowired
private CaptchaService captchaService;

@PostMapping("/captcha")
public ResponseEntity<String> recognizeCaptcha(@RequestParam("file") MultipartFile file) throws IOException, TesseractException {
    BufferedImage image = ImageIO.read(file.getInputStream());
    String result = captchaService.recognize(image);
    return ResponseEntity.ok(result);
}

} 四、配置文件 application.yml

server: port: 8081 spring: servlet: multipart: max-file-size: 2MB max-request-size: 2MB 五、运行项目启动 Spring Boot 项目

使用 curl 或 Postman 测试上传图片：

curl -F "file=@captcha.png" http://localhost:8081/api/ocr/captcha 六、进一步优化部署为 Docker 容器，方便在各个环境中运行

增加日志与错误处理逻辑

添加缓存机制避免重复识别同一图像

为特定验证码场景训练自定义 Tesseract 模型