Go 实现图像预处理与文本识别：实用指南

图像处理和文本识别技术广泛应用于文档数字化、验证码识别等场景。尽管 Go 并非图像处理的主流语言，但它具备良好的并发能力和丰富的第三方库，可以胜任简单的图像处理任务。本文将介绍如何使用 Go 进行图像预处理，并结合 Tesseract 实现基本的 OCR 功能。

一、技术选型
Go：轻量、高并发，适合构建工具型图像处理程序。

image 包：标准库中支持基本图像处理（如灰度化）。

gocv：Go 语言对 OpenCV 的封装，适合更复杂处理。

tesseract-ocr：强大的开源 OCR 引擎，配合 Go 包 github.com/otiai10/gosseract 使用。

二、图像预处理（灰度化 + 二值化）
我们使用标准库将图像转为灰度图像：

package main

import (
"image"
"image/color"
"image/jpeg"
"os"
)

func convertToGrayscale(inputPath, outputPath string) error {
infile, err := os.Open(inputPath)
if err != nil {
return err
}
defer infile.Close()

img, _, err := image.Decode(infile)
if err != nil {
    return err
}

bounds := img.Bounds()
grayImg := image.NewGray(bounds)

for y := bounds.Min.Y; y < bounds.Max.Y; y++ {
    for x := bounds.Min.X; x < bounds.Max.X; x++ {
        originalColor := img.At(x, y)
        grayColor := color.GrayModel.Convert(originalColor)
        grayImg.Set(x, y, grayColor)
    }
}

outFile, err := os.Create(outputPath)
if err != nil {
    return err
}
defer outFile.Close()

return jpeg.Encode(outFile, grayImg, nil)

}
三、文本识别（OCR）
图像灰度化后，使用 Tesseract 识别文本：

package main

import (
"fmt"
"github.com/otiai10/gosseract/v2"
)

func recognizeText(imagePath string) {
client := gosseract.NewClient()
defer client.Close()

client.SetImage(imagePath)
text, err := client.Text()
if err != nil {
    fmt.Println("识别失败:", err)
    return
}

fmt.Println("识别结果:")
fmt.Println(text)

}
四、完整示例入口

func main() {
inputPath := "captcha.jpg"
outputPath := "processed.jpg"

err := convertToGrayscale(inputPath, outputPath)
if err != nil {
    fmt.Println("图像处理失败:", err)
    return
}

recognizeText(outputPath)

}