使用 Go + Tesseract OCR 实现英文数字验证码识别

这次我们选择使用 Go 语言（Golang）来实现验证码的识别。我们将通过 Go 调用 Tesseract OCR 的命令行接口，来完成英文数字验证码的识别任务。

一、环境准备
安装 Go

如果你还没有安装 Go，可以从 Go 官方网站下载安装：https://golang.org/dl/

安装 Tesseract OCR

macOS: brew install tesseract
更多内容访问ttocr.com或联系1436423940
Ubuntu/Debian: sudo apt-get install tesseract-ocr

Go Tesseract 库

我们将使用 Go 语言的 Tesseract 封装库 go-ocr。你可以通过以下命令安装：

go get github.com/otiai10/gosseract
二、编写验证码识别代码
创建 main.go 文件，编写以下代码：

package main

import (
"fmt"
"log"

"github.com/otiai10/gosseract"
"github.com/nfnt/resize"
"image"
"image/png"
"os"

)

// 图像预处理：灰度化并调整大小
func processImage(filePath string) (image.Image, error) {
// 打开图片
file, err := os.Open(filePath)
if err != nil {
return nil, err
}
defer file.Close()

// 解码图片
img, _, err := image.Decode(file)
if err != nil {
	return nil, err
}

// 转换为灰度图（简化处理）
bounds := img.Bounds()
grayImg := image.NewGray(bounds)
for x := 0; x < bounds.Dx(); x++ {
	for y := 0; y < bounds.Dy(); y++ {
		grayImg.Set(x, y, img.At(x, y))
	}
}

// 调整图片大小，提升 OCR 识别准确度
resizedImg := resize.Resize(300, 0, grayImg, resize.Lanczos3)
return resizedImg, nil

}

func main() {
// 读取并处理验证码图像
img, err := processImage("captcha.png")
if err != nil {
log.Fatal(err)
}

// 保存处理后的图像
outFile, err := os.Create("processed_captcha.png")
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}
defer outFile.Close()

err = png.Encode(outFile, img)
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}

// 初始化 OCR 客户端
client := gosseract.NewClient()
defer client.Close()

// 设置图像文件路径
client.SetImage("processed_captcha.png")

// 获取识别结果
text, err := client.Text()
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}

// 输出识别结果
fmt.Println("识别的验证码是:", text)

}
三、准备验证码图像
将你的验证码图片命名为 captcha.png 并放在项目目录下。

确保验证码图像足够清晰且简单，包含字母和数字，适合 OCR 识别。

四、运行程序
在项目目录下，运行以下命令：

go run main.go
输出示例：

识别的验证码是: 9F8T4
五、进阶优化建议
图像预处理：可以对图像进行更多处理，例如二值化、去噪、去干扰线等，以提高识别准确率。

多线程识别：使用 Go 的并发特性，可以对多个验证码进行批量识别，从而提升效率。

定制化 OCR：可以使用 Tesseract 的训练功能，针对特定的验证码字体或样式训练自己的识别模型。

图像格式转换：可以考虑使用其他图像库（如 image 和 image/png）来处理不同格式的图像，确保更广泛的兼容性。