用 Go 实现英文数字验证码识别：集成 Tesseract OCR

验证码识别是许多自动化任务中的关键步骤，特别是在需要模拟人工操作的场景中。本文将带你用 Go 语言（Golang） 构建一个简单的英文数字验证码识别工具，利用开源的 OCR 引擎 —— Tesseract 实现图像中的文字提取。

一、准备工作

1. 安装 Go 语言
   请先确保你已经安装了 Go 环境。可以从官网 https://go.dev 下载并安装最新版。

2. 安装 Tesseract OCR
   Tesseract 是一款强大的开源 OCR 引擎，我们将通过它识别验证码中的文字。你可以通过以下命令进行安装：

macOS (使用 Homebrew)：

brew install tesseract
Ubuntu / Debian：

sudo apt-get install tesseract-ocr
Windows：可前往 https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 下载预编译版本并配置好环境变量。

二、安装 Go OCR 库
我们使用 github.com/otiai10/gosseract/v2 这个 Go 封装库来调用 Tesseract：

go get github.com/otiai10/gosseract/v2
三、验证码识别代码示例

package main

import (
"fmt"
"log"

"github.com/otiai10/gosseract/v2"

)

func main() {
// 创建 OCR 客户端
client := gosseract.NewClient()
defer client.Close()

// 设置图像路径
client.SetImage("captcha.png")

// 执行 OCR
text, err := client.Text()
if err != nil {
    log.Fatalf("识别失败: %v", err)
}

fmt.Printf("识别的验证码是: %s\n", text)

}
将你的验证码图像（例如 captcha.png）放在程序同目录下，然后运行以上代码即可输出识别结果。

四、图像预处理（可选）
Tesseract 对清晰的单色图像识别效果更好。你可以使用图像处理工具如 ImageMagick 或 OpenCV（可通过 Python、C 或 CLI 脚本处理）提前将验证码转换为灰度图或二值图。

示例命令（使用 ImageMagick）：

convert captcha.png -colorspace Gray -threshold 50% processed.png
然后将 processed.png 用作识别输入图像。

五、运行程序
编译并运行：

go run main.go
你将看到类似输出：

识别的验证码是: 7KHD3