使用 Go 和 TensorFlow Lite 实现验证码图像识别系统

本文介绍如何使用 Go 编写一个验证码识别程序，基于 TensorFlow Lite 推理引擎加载模型，对验证码图像进行预测和识别。

一、准备工作

1. 所需资源
   已训练好的 TensorFlow Lite 模型（假设为 captcha_model.tflite）
   更多内容访问ttocr.com或联系1436423940
   需要识别的验证码图像（如 test.png）

安装依赖库：

go get github.com/mattn/go-tflite
go get github.com/nfnt/resize
二、识别流程概览
加载验证码图像并预处理

加载 TFLite 模型

调用模型进行预测

解码预测输出为字符

三、Go 代码实现

1. 加载图像为张量输入

func preprocessImage(path string) ([]float32, error) {
file, err := os.Open(path)
if err != nil {
return nil, err
}
defer file.Close()

img, err := png.Decode(file)
if err != nil {
	return nil, err
}

resized := resize.Resize(160, 60, img, resize.Lanczos3)
rgba := image.NewRGBA(resized.Bounds())
draw.Draw(rgba, resized.Bounds(), resized, image.Point{}, draw.Src)

result := make([]float32, 160*60*3)
idx := 0
for y := 0; y < 60; y++ {
	for x := 0; x < 160; x++ {
		r, g, b, _ := rgba.At(x, y).RGBA()
		result[idx] = float32(r>>8) / 255.0
		result[idx+1] = float32(g>>8) / 255.0
		result[idx+2] = float32(b>>8) / 255.0
		idx += 3
	}
}
return result, nil

}
2. 模型推理逻辑

func predictCaptcha(modelPath, imagePath string) (string, error) {
model := tflite.NewModelFromFile(modelPath)
if model == nil {
return "", fmt.Errorf("无法加载模型")
}
defer model.Delete()

options := tflite.NewInterpreterOptions()
interpreter := tflite.NewInterpreter(model, options)
defer interpreter.Delete()

if interpreter.AllocateTensors() != nil {
	return "", fmt.Errorf("张量初始化失败")
}

input := interpreter.GetInputTensor(0)
imageData, err := preprocessImage(imagePath)
if err != nil {
	return "", err
}
input.CopyFromBuffer(imageData)

if interpreter.Invoke() != nil {
	return "", fmt.Errorf("推理失败")
}

charset := "0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ"
result := ""
for i := 0; i < 4; i++ {
	tensor := interpreter.GetOutputTensor(i)
	probs := make([]float32, 36)
	tensor.CopyToBuffer(&probs[0])
	maxIdx := 0
	for j := 1; j < 36; j++ {
		if probs[j] > probs[maxIdx] {
			maxIdx = j
		}
	}
	result += string(charset[maxIdx])
}

return result, nil

}
3. 程序入口

func main() {
modelFile := "captcha_model.tflite"
imageFile := "test.png"

text, err := predictCaptcha(modelFile, imageFile)
if err != nil {
	fmt.Println("识别错误:", err)
	return
}

fmt.Println("验证码识别结果:", text)

}
四、运行示例

$ go run main.go
验证码识别结果: B7X4