大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

验证码，英文名CAPTCHA，全称叫做：全自动区分计算机和人类的图灵测试。验证码主要为了防一些不怀好意的人(程序猿)，避免批量注册账户，暴力尝试多次登录失败等一些恶意行为。

最经典的就是文字型的验证码：

搜狐验证码腾讯验证码阿里云验证码搜狐快站验证码新浪微博验证码网易邮箱验证码华为验证码中国移动支付宝验证码 360验证码世纪天成

简单的文字型验证码容易被OCR识别，所以程序猿们让文字随机旋转、扭曲、黏连，在验证码上加干扰线、加噪点以降低自动化程序的识别率，但是很多扭曲变形的文字连人都识别不出来，比如中国移动这个验证码：

中国移动验证码

这些诡异的验证码反而降低了用户体验，所以现在比较流行的是行为式验证码

用户点击

用户滑动

这篇文章主要讨论入门级的传统文字型验证码的识别。

因为我自己也没有深入研究过图形学，所以这里拿一个最简单验证码举例：

验证码

Tesseract

这里用开源的Tesseract-OCR引擎来识别字符，Tesseract目前最新版是4.0，Wiki里给出了各平台的安装方式。

tesseract-ocr是谷歌赞助开发的一款开源的光学字符识别(Optical character recognition)引擎，通常拿来进行文档扫描，图片字符识别。最常见的例子就是车牌号的识别与pdf扫描

Windows下载地址：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Downloads

除了软件安装包，还有官方提供的训练数据：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Data-Files

我们需要设置TESSDATA_PREFIX变量为训练数据所在的目录。

验证码

将Tesseract安装目录配置到环境变量后，我们可以直接用tesseract命令来对上面的验证码进行识别：

tesseract命令识别验证码

--psm选项用于是page segmentation mode，用于设置分页模式，tesseract有13中分页模式，因为验证码中字符基本在一行显示，所以选用7单行文本模式。

stdout表示我们将识别结果输出到标准输出流(也就是控制台)，如果你想把识别结果输出到一个文件中可以直接指定文件名。比如tesseract CheckCode.jpg --psm 7 output会把识别结果输出到output.txt文件中。

关于tesseract命令的更多选项可以参看tesseract --help；

从控制台的输出结果可以看出直接拿原始图片进行识别，准确率非常的低。所以我们要对图片进行预处理。

图片预处理

预处理要根据验证码的背景、干扰线、旋转、扭曲、黏连的程度进行处理。不同的验证码需要做的处理也不一样。

常见的预处理手段有：灰度化与二值化(针对颜色各异的噪点与干扰线)、去除噪点、去除干扰线、字符分割(针对字符黏连)、字符归一化(针对字符旋转扭曲)。

这里有两个专栏专门针对图像验证码识别和OpenCV图像识别进行了研究。

针对上面那个简单的验证码，我们用java提供的BufferedImage API就能进行一些简单的预处理。

/** * 裁剪图片：去掉黑边 */
public static BufferedImage clipImage(BufferedImage srcImage) { 
   
    return srcImage.getSubimage(1, 1, srcImage.getWidth() - 2, srcImage.getHeight() - 2);
}

/** * 灰度化 */
public static BufferedImage grayImage(BufferedImage srcImage) { 
   
    return copyImage(srcImage, new BufferedImage(srcImage.getWidth(), srcImage.getHeight(), BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY));
}

/** * 二值化 */
public static BufferedImage binaryImage(BufferedImage srcImage) { 
   
    return copyImage(srcImage, new BufferedImage(srcImage.getWidth(), srcImage.getHeight(), BufferedImage.TYPE_BYTE_BINARY));
}

public static BufferedImage copyImage(BufferedImage srcImage, BufferedImage destImage) { 
   
    for (int y = 0; y < srcImage.getHeight(); y++) { 
   
        for (int x = 0; x < srcImage.getWidth(); x++) { 
   
            destImage.setRGB(x, y, srcImage.getRGB(x, y));
        }
    }
    return destImage;
}

由于验证码相对简单，也不用我们设置二值化的阈值

@Test
public void testImageProcess() throws IOException { 
   
    BufferedImage originImage = ImageIO.read(new File("/path/to/CheckCode.jpg"));
    BufferedImage processedImage = ImageUtils.binaryImage(ImageUtils.grayImage(ImageUtils.clipImage(originImage)));
    ImageIO.write(processedImage, "JPEG", new File("/path/to/output.jpg"));
}

经过处理后的图片变成这个样子：

处理后的图片效果

再去用tesseract命令进行识别：

处理后识别

识别率仍然很低(这么清晰的字还是别不出来，艹)。

识别率低主要原因是tesseract默认的训练数据不怎么适用于这种验证码，我们要专门针对验证码训练出自己的一套数据。

tesseract训练

首先我们针对验证码中出现的字体生成图像，以这些字体图像为基础进行训练。

1、首先准备一个chars.txt文件，文件中包含验证码中可能出现的字符。

所有可能出现的字符

2、使用jTessBoxEditor可视化工具或者使用tesseract自带的text2image命令生成训练图片(tif格式)与字符定位文件(box后缀)

jTessBoxEditor生成字体训练图片

同样地，text2image --text=chars.txt --outputbase=myeng.consolas.exp0 --font="Consolas" --fonts_dir=C:\Windows\Fonts命令可以生成tif与box文件。

这里用BellMT、Consolas、仿宋、华文楷体、微软雅黑字体以及它们加粗的样式生成了一下几个文件。

生成的字体文件和字符定位文件

使用jTessBoxEditor工具可以更直观地查看tif文件与关联的box文件中的字符定位信息：

box定位

同时生成了一个font_properties后缀的文件：

字体属性文件

<font name> <italic?> <bold?> <fixed?> <serif?> <fraktur?>

每一列分别表示：字体名、斜体、加粗、无衬线体、衬线体、哥特手书体

3、训练字体识别数据

可以直接使用jTessBoxEditor工具进行训练。

使用jTessBoxEditor训练

这里面主要执行了一下几个步骤：

(1)、生成tr后缀的训练文件，这里面包含了训练数据。这一步本质上就是执行了下面的命令

tesseract myeng.consolas.exp0.tif myeng.consolas.exp0 nobatch box.train

(2)、计算字符集：收集所有box文件中出现的字符并生成unicharset文件。

unicharset_extractor myeng.consolas.exp0.box

命令后面可以输入多个box文件

(3)、收集tr训练数据中的形状信息，生成形状表(Shape Table)，会生成一个shapetable文件

shapeclustering -F myeng.font_properties -U unicharset myeng.consolas.exp0.tr

(4)、使用mftraining进行功能训练(feature training)，这一步会生成inttemp文件(形状原型)和pffmtable文件(字符的预期特征数)

mftraining -F myeng.font_properties -U unicharset -O myeng.unicharset myeng.consolas.exp0.tr

(5)、使用cntraining进行，这一步生成normproto文件(normalization prototypes，字符标准化灵敏度原型)

cntraining myeng.consolas.exp0.tr

(6)、生成字典数据。这一步是可选的，主要是为了帮助Tesseract决定字符组合的可能性，比如一个单词中两个辅音字母出现在一起的概率是非常小的，如果提供一个单词表，对识别肯定有所帮助。这一步会生成几个dawg文件（Directed Acyclic Word Graph，定向非循环词图）。

wordlist2dawg myeng.frequent_words_list myeng.freq-dawg myeng.unicharset

(7)、含糊词配置，这步jTessBoxEditor工具没有支持，因为含糊词需要我们自己配置。含糊词指的是识别过程中可能导致误判的字符，比如识别过程中会把一个双引号"识别成了两个单引号'。模糊文件命名为unicharambigs，配置如下：

v1
2       ' '     1       "       1
1       m       2       r n     0
3       i i i   1       m       0

第一行是版本标识，其余行是以制表符\t分隔的字段：

<原匹配字符数> <原匹配字符> <目标匹配字符数> <目标匹配字符> <类型>，其中类型为表示强制替换，类型为0表示非强制替换。

2 '' 1 " 1表示强制将两个连续的单引号替换成一个双引号。

(8)、合并所有文件(包括shapetable、normproto、inttemp、pffmtable、unicharset、unicharambigs)，将它们重命名为相同的前缀，比如myeng，然后用combine_tessdata myeng命令即可合并。

合并后生成一个myeng.traineddata文件，这个就是我们最终的训练数据文件了。

训练完成后拿我们训练字体得到的数据进行识别：

tesseract output.jpg --tessdata-dir /training/tessdata -l myeng --psm 7 stdout

训练后的数据进行识别

你会发现识别率高了很多，不过仍然有错。

采样训练

我们采集一些验证码的样本，特别是那些容易识别错的验证码。

采集验证码

使用jTessBoxEditor生成样本的box文件，注意语言包选用之前生成的训练数据

使用jTessBoxEditor生成box文件

用jTessBoxEditor对生成的box进行矫正。

矫正后和之前使用字体生成的box文件一起进行一轮训练，最后生成训练数据。

在Java中使用tesseract-ocr

在Java中我们可以使用tess4j来调用tesseract-ocr的API进行识别

tess4j是使用JNA(Java Native Access)对tesseract-ocr进行了一层包装，JNA是社区开发的，与java官方的JNI有所不同。用起来比JNI简单，不需要用javah生成样板代码再用c调用原生API。


public class ImageUtils { 
   


    private static ITesseract TESSERACT = new Tesseract();

    static { 
   
        // 配置自己的训练数据
        TESSERACT.setDatapath("/path/to/tessdata");
        TESSERACT.setLanguage("myeng");
    }

    /** * 识别验证码 * * @param srcImage 图片 * @return 图片中的验证码 */
    public static String recognition(BufferedImage srcImage) throws TesseractException, IOException { 
   
        BufferedImage reducedImage = binaryImage(grayImage(clipImage(srcImage)));
        return TESSERACT.doOCR(reducedImage).trim();
    }
    ...
}