5分钟搞定：Java实现验证码智能识别_java_验证码识别

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利用大模型提高Java验证码识别的效率与精度

在Java场景中，java识别验证码的需求非常普遍。传统的OCR方法虽然被广泛使用，但其效果并不总是稳定。现在，借助大模型的力量，java识别验证码变得更加高效且准确。通过引入先进的图像处理技术，java识别验证码的准确性得到了显著提升。这种方法不仅简化了开发流程，还极大地提高了用户体验。对于开发者来说，这意味着可以更专注于应用逻辑本身而非复杂的图像处理算法。利用大模型进行java识别验证码已经成为一种趋势，它不仅解决了传统方法中存在的问题，同时也为未来的创新打开了新的大门。随着技术的发展，我们可以期待看到更多基于大模型实现的java识别验证码解决方案出现。这种转变标志着从依赖于特定规则的传统方法向更加灵活、强大的人工智能解决方案过渡，使得java识别验证码的过程变得更加简单直接。

Spring AI：为Java开发者提供的强大AI应用框架

在过去，Java 开发者面临的一个主要问题是缺乏一个强大且易用的AI应用框架。为了解决这一问题，Spring团队推出了Spring AI，这是一个专为调用各种AI组件而设计的应用框架。Spring AI的核心优势在于它提供了一套统一的接口，使得开发者能够轻松地切换不同的AI服务提供商，仅需更改配置即可。此外，Spring AI与现有的Spring生态系统无缝兼容，同时支持Java面向对象编程的最佳实践。在图像识别方面，Spring AI通过其简洁和强大的抽象层，使开发者能够快速集成并利用先进的图像识别技术，而无需深入理解底层实现细节。这样一来，不仅提高了开发效率，也保证了代码的质量和可维护性。

Spring AI的关键功能

模型 Model

一句话说明：支持多种生成式AI模型，包括多模态（如图像识别）和文本生成。
输入输出举例：输入一张图片或一段文字，输出对应的文字描述或生成的文本。

提示 Prompt

一句话说明：定义了与AI交互的基本内容框架。
输入输出举例：输入用户的具体请求，输出模型根据提示生成的回答。

提示词模板 Prompt Template

一句话说明：通过预设模板来简化提示构造过程。
输入输出举例：使用预设的模板填充特定参数后作为输入，输出为基于该模板定制化生成的内容。

嵌入 Embedding

一句话说明：将文本等数据转换成向量形式以供进一步处理。
输入输出举例：输入一段文本，输出对应的向量表示。

结构化输出 Structured Output

一句话说明：允许开发者定义输出格式，实现从字符串到POJO的自动映射。
输入输出举例：指定一个Java对象作为预期输出格式，实际返回的数据将按照此结构进行组织。

检索增强生成 RAG

一句话说明：结合外部知识库信息提升生成文本的质量。
输入输出举例：提供一个查询问题作为输入，并指明使用的文档库，最终得到更加精准的答案。

函数调用 Function Calling

一句话说明：使大型语言模型能够调用由开发者定义的功能或服务。
输入输出举例：在对话中询问某个具体任务（例如数学计算），模型会识别并执行相应的函数调用来完成任务。

向量存储

一句话说明：提供了对多种向量数据库的支持，便于管理和查询嵌入数据。
输入输出举例：存入一系列文本的向量表示，之后可以通过相似度搜索快速找到最相关的条目。

Spring AI Alibaba概述

Spring AI Alibaba 是基于 Spring AI 框架实现的，专门针对阿里云百炼系列云产品的接入。它支持通义、灵积等国产大模型，提供包括对话、文生图、文生语音等功能。其核心优势在于通过一套良好的抽象接口，使得开发者可以轻松切换不同AI服务提供商（如OpenAI、Azure和阿里云），仅需修改配置即可，极大地简化了代码编写与迁移的工作量。此外，Spring AI Alibaba 还提供了实用的功能，例如OutputParser、Prompt Template等，进一步增强了开发效率和灵活性。

基于Spring AI Alibaba实现验证码识别的具体示例

基于Spring AI Alibaba做验证码识别的详细例子

为了实现基于Spring AI Alibaba的二维码图像识别，我们需要按照以下步骤进行操作。首先确保你的开发环境满足前置准备条件。

前置准备

确保你的JDK版本在JDK 17（含）以上。

确保你的Spring Boot版本在3.3.x以上。

在阿里云申请通义千问的API Key，并将其记录下来，稍后需要配置到应用中。

配置百炼 API KEY：

export AI_DASHSCOPE_API_KEY=${REPLACE-WITH-VALID-API-KEY}

开通通义万象图像生成模型：

- 打开阿里云百炼控制台

- 选择左侧列表栏中的“模型广场”，找到图像生成部分并选择通义万象模型，点击“API调用”按钮。

- 记录下模型的英文名称：qwen-vl-max-latest，这是用于配置时指定的模型名称。

添加仓库和依赖

接下来，在项目中添加Spring仓库以及必要的依赖项。由于spring-ai-alibaba-starter尚未提交至Maven中央仓库，因此需要额外配置Spring自己的仓库及快照仓库。

pom.xml:

<repositories>
    <repository>
        <id>sonatype-snapshots</id>

        <url>https://oss.sonatype.org/content/repositories/snapshots</url>

        <snapshots>
            <enabled>true</enabled>

        </snapshots>

    </repository>

    <repository>
        <id>spring-milestones</id>

        <name>Spring Milestones</name>

        <url>https://repo.spring.io/milestone</url>

        <snapshots>
            <enabled>false</enabled>

        </snapshots>

    </repository>

    <repository>
        <id>spring-snapshots</id>

        <name>Spring Snapshots</name>

        <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>

        <releases>
            <enabled>false</enabled>

        </releases>

    </repository>

</repositories>

<dependencies>
    <!-- Spring Boot parent -->
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>

        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>

        <version>3.3.4</version>

        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>

    <!-- Spring AI Alibaba starter -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>

        <artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId>

        <version>1.0.0-M3.1</version>

    </dependency>

    ...其他依赖...
</dependencies>

构建读图代码

创建一个简单的Controller来处理图片上传，并利用Spring AI Alibaba提供的功能来识别图中的文字。这里使用了ChatClient实例来进行与AI大模型之间的通信。

ChatModelController.java:

@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class ChatModelController {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ChatModelController.class);

    @Value("classpath:qrcode.png") // 将此处替换为实际的验证码图片路径
    private Resource imageResource;

    private final ChatModel chatModel;

    public ChatModelController(ChatModel chatModel) {
        this.chatModel = chatModel;
    }

    private static final String DEFAULT_PROMPT = "识别图中的文字";
    private static final String DEFAULT_MODEL = "qwen-vl-max-latest";

    @GetMapping("/imageRecognition")
    public Flux<String> imageRecognition(
            @RequestParam(value = "prompt", required = false, defaultValue = DEFAULT_PROMPT) String prompt,
            HttpServletResponse response)
            throws Exception {
        response.setCharacterEncoding("UTF-8");

        List<Media> mediaList = List.of(new Media(MimeTypeUtils.IMAGE_PNG, imageResource));
        UserMessage message = new UserMessage(prompt, mediaList);
        message.getMetadata().put(DashScopeChatModel.MESSAGE_FORMAT, MessageFormat.IMAGE);

        Flux<ChatResponse> fluxResponse = chatModel.stream(
                new Prompt(
                        message,
                        DashScopeChatOptions.builder()
                                .withModel(DEFAULT_MODEL)
                                .withMultiModel(true)
                                .build()));
        Flux<String> fluxString = fluxResponse.map(resp -> resp.getResult().getOutput().getContent());
        return fluxString;
    }
}

请将qrcode.png替换为你想要测试的实际验证码文件名，并确保该文件位于项目的src/main/resources/目录下。

应用属性设置

最后，不要忘记在application.properties或application.yml中添加之前获取的API密钥。

application.properties:

spring.ai.dashscope.api-key=${AI_DASHSCOPE_API_KEY}

至此，你已经完成了基于Spring AI Alibaba集成验证码识别的所有准备工作。启动你的应用程序，并访问http://localhost:8080/ai/imageRecognition即可看到流式返回的识别结果。

标签：Java,AI,Spring,模型,验证码,Alibaba,识别
From： https://blog.csdn.net/whisperzzza/article/details/143358978