Go 语言构建英文数字验证码识别工具

验证码识别常用于自动化表单提交、数据采集等场景。虽然 Python 和 Julia 是常用的选择，但 Go 语言因其部署简单、执行效率高，在服务器端应用中也逐渐受到欢迎。

在本教程中，我们将使用 Go 调用 Tesseract OCR 引擎识别一张包含英文与数字字符的验证码图像。

一、准备工作

1. 安装 Go
   确保系统中已安装 Go。可从官网 https://golang.org/dl/ 下载并安装。

安装完成后，通过以下命令检查版本：
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go version
2. 安装 Tesseract
你需要安装 Tesseract OCR 引擎：

macOS: brew install tesseract

Ubuntu: sudo apt install tesseract-ocr

Windows: 从 https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/releases 下载并配置路径。

二、创建项目
我们将创建一个简单的 Go 项目，并使用一个封装好的库 github.com/otiai10/gosseract 来调用 Tesseract。

在终端中运行以下命令：

go mod init captcha_ocr
go get github.com/otiai10/gosseract/v2
三、验证码识别代码
创建文件 main.go，输入以下代码：

package main

import (
"fmt"
"log"

"github.com/otiai10/gosseract/v2"

)

func main() {
client := gosseract.NewClient()
defer client.Close()

// 设置验证码图像路径
err := client.SetImage("captcha.png")
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

// 限制识别字符范围（可选）
client.SetWhitelist("ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789")

// 识别文本
text, err := client.Text()
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

fmt.Printf("识别结果: %s\n", text)

}
四、运行程序
确保你当前目录下有一张名为 captcha.png 的验证码图像。然后运行：

go run main.go
输出结果示例：

识别结果: R8K9T
五、提升识别率的建议
虽然上面的示例可以基本运行，但验证码常常包含干扰线、背景噪点等干扰元素。可以考虑如下优化：

1. 图像预处理（使用 Python 或命令行）
   可先用 Python/OpenCV 做图像处理后再用 Go 调用识别结果。例如：

convert captcha.png -colorspace Gray -threshold 50% cleaned.png
2. 模块化封装
可以将 OCR 功能封装成服务或微服务接口，用于后台系统识别验证码。