一、引言
验证码（CAPTCHA）用于区分人类用户与自动化脚本程序，是现代网站和安全系统的重要组成部分。
常见验证码包含英文和数字字符，并带有随机噪声、扭曲、颜色干扰等元素。
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本文将使用 Ada 编程语言结合外部 OCR 引擎 Tesseract，构建一个能够识别英文数字验证码的小型识别系统。
这不仅展示了 Ada 与外部程序的交互能力，也能体现 Ada 在安全可靠系统中的稳定特性。
二、环境准备
- 安装 Ada 编译器（GNAT）
在 Ubuntu / Debian 系统中可执行：
sudo apt update
sudo apt install gnat
-
安装 OCR 引擎 Tesseract
sudo apt install tesseract-ocr -
创建项目结构
captcha_ada/
├── main.adb
三、核心代码实现（main.adb）
with Ada.Text_IO;
with Ada.Command_Line;
with Ada.Directories;
procedure Main is
use Ada.Text_IO;
Image_Path : String := "";
Command : String := "";
Result_File : constant String := "output.txt";
File_Handle : File_Type;
Line : String (1 .. 256);
Last : Natural;
begin
if Ada.Command_Line.Argument_Count < 1 then
Put_Line ("用法: ./captcha_ada <验证码图片路径>");
return;
end if;
Image_Path := Ada.Command_Line.Argument (1);
-- 构建 OCR 命令
Command := "tesseract " & Image_Path & " output -l eng --psm 7";
Put_Line ("正在执行命令: " & Command);
Ada.Directories.Execute_Command (Command);
-- 读取识别结果
if Ada.Directories.Exists (Result_File) then
Open (File_Handle, In_File, Result_File);
Get_Line (File_Handle, Line, Last);
Put_Line ("识别结果: " & Line (1 .. Last));
Close (File_Handle);
else
Put_Line ("识别失败：未生成结果文件。");
end if;
exception
when others =>
Put_Line ("执行过程中出现错误。");
end Main;
四、编译与运行
编译：
gnatmake main.adb -o captcha_ada
执行：
./captcha_ada captcha.png
输出示例：
正在执行命令: tesseract captcha.png output -l eng --psm 7
识别结果: A7G2
五、结果优化
Ada 不具备内置的图像处理功能，但可以通过系统命令结合 ImageMagick 来预处理图像：
convert captcha.png -colorspace Gray -threshold 50% clean.png
然后再运行识别命令：
./captcha_ada clean.png
这样可以显著提升识别准确率。
六、程序分析
模块 功能 实现方法
输入处理 读取命令行参数 Ada.Command_Line
系统交互 调用 Tesseract 命令 Ada.Directories.Execute_Command
文件读取 解析识别结果 Ada.Text_IO
错误处理 稳定性控制 Ada 异常机制
该程序结构清晰、安全性高，符合 Ada 设计哲学。
七、性能与扩展
性能方面
Ada 本身运行效率与 C 类似，通过直接调用系统命令方式实现 OCR 识别，性能可接受。
扩展方向
使用 Ada 绑定 C 库 (pragma Import) 调用 Leptonica 图像处理接口；
构建多线程识别（使用 Ada.Tasking）；
将识别功能封装为 Web 服务或命令行工具。
