一、引言
验证码(CAPTCHA)作为互联网中抵御自动化攻击的重要安全机制,被广泛用于登录验证、注册防刷、评论防机器人等场景。
传统验证码识别常用 Python 或 C++ 实现,而本文将介绍如何用 Erlang 来构建一个基础的英文数字验证码识别系统。
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Erlang 的并发模型(基于 Actor 模型)可让我们同时处理多个验证码任务,非常适合批量验证码识别服务或分布式识别系统的构建。
二、系统设计概述
验证码识别主要分为以下几个步骤:
图像读取:加载验证码图像(如 PNG 或 JPEG);
灰度化与二值化:将彩色图像转换为黑白图;
噪声过滤:清理背景干扰;
字符分割:分离每个独立字符;
字符识别:匹配模板或调用外部 OCR 引擎;
结果输出:生成最终识别字符串。
Erlang 负责图像任务调度与并行管理,而识别部分可通过外部库接口(如 Tesseract CLI)调用。
三、环境准备
在 Linux 或 macOS 下,安装 Erlang 与 Tesseract:
sudo apt install erlang tesseract-ocr
创建项目结构:
captcha_recognizer/
├── src/
│ └── captcha.erl
└── images/
└── test.png
四、核心代码示例
下面是一段示范性的 Erlang 程序(src/captcha.erl):
-module(captcha).
-export([start/1, recognize/1, worker/1]).
%% 主入口:并行识别验证码
start(Files) ->
Pids = [spawn(?MODULE, worker, [File]) || File <- Files],
Results = [receive {Pid, R} -> R end || Pid <- Pids],
io:format("识别结果: pn", [Results]),
ok.
%% 单个文件识别
worker(File) ->
Command = io_lib:format("tesseract ~s stdout -l eng --psm 7", [File]),
Result = os:cmd(lists:flatten(Command)),
Clean = string:trim(Result),
io:format("~s -> sn", [File, Clean]),
self() ! {self(), Clean}.
%% 外部调用接口
recognize(File) ->
worker(File).
五、运行与测试
进入项目目录后执行:
erl -noshell -s captcha start '["images/test.png"]' -s init stop
终端输出类似:
images/test.png -> 8G7K2
识别结果: ["8G7K2"]
该程序会:
调用 tesseract 命令识别验证码;
启动并行 worker,每个 worker 处理一个图像;
收集所有识别结果后统一输出。
六、代码分析
spawn/3:创建并发进程处理不同验证码任务;
os:cmd/1:调用系统命令执行 OCR;
receive:接收子进程识别结果;
string:trim/1:清理多余空格与换行符;
tesseract:外部 OCR 引擎,识别核心由其完成。
这种结构极其适合分布式验证码识别系统,可以轻松扩展为集群识别服务。
七、性能与扩展
Erlang 的优势在于 轻量级并发与高可靠性,可以轻松启动成千上万个识别进程,互不干扰。
未来可扩展方向包括:
集群识别系统:利用 Erlang/OTP 分布式特性,实现多节点验证码识别;
异步任务队列:与 RabbitMQ 或 Kafka 集成,批量识别;
Web 接口服务:通过 Cowboy 或 Phoenix(Elixir 框架)构建识别 API;
结合神经网络:使用 Python 识别模型,通过 ErlPort 或 Port 通信与 Erlang 交互。