用 Go 实现基础验证码识别工具

一、项目背景
验证码广泛应用于登录注册、防刷系统中，其核心作用是识别用户是否为真人操作。本文将用 Go 语言实现一个简易验证码识别工具，包括图像读取、灰度处理、图像分割及调用外部模型识别字符。

二、整体架构
我们将整个识别过程分为以下几步：
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加载验证码图片

进行图像灰度化和二值化处理

分割每个字符区域

将字符图像输入分类模型进行识别

输出完整验证码

三、核心实现

1. 图像预处理（灰度 + 二值化）

func PreprocessImage(filePath string) *image.Gray {
src, err := imaging.Open(filePath)
if err != nil {
log.Fatalf("图像加载失败: %v", err)
}

gray := imaging.Grayscale(src)
bounds := gray.Bounds()
dst := image.NewGray(bounds)

for y := bounds.Min.Y; y < bounds.Max.Y; y++ {
	for x := bounds.Min.X; x < bounds.Max.X; x++ {
		pixel := color.GrayModel.Convert(gray.At(x, y)).(color.Gray)
		if pixel.Y > 150 {
			dst.SetGray(x, y, color.Gray{Y: 255})
		} else {
			dst.SetGray(x, y, color.Gray{Y: 0})
		}
	}
}
return dst

}
2. 字符切割（固定宽度分割）

func CutCharacters(img *image.Gray, count int) []image.Image {
width := img.Bounds().Dx()
step := width / count
var chars []image.Image

for i := 0; i < count; i++ {
	rect := image.Rect(i*step, 0, (i+1)*step, img.Bounds().Dy())
	sub := imaging.Crop(img, rect)
	sub = imaging.Resize(sub, 28, 28, imaging.Lanczos)
	chars = append(chars, sub)
}
return chars

}
3. 字符识别接口（伪代码）

func Recognize(img image.Image) string {
// 假设我们通过本地服务或 Python 脚本调用模型
// 实际中可以转成 base64 后 POST 请求服务识别
return "A" // 占位返回结果
}
4. 主程序整合

func main() {
preprocessed := PreprocessImage("code.png")
charImgs := CutCharacters(preprocessed, 4)

var result string
for _, img := range charImgs {
	result += Recognize(img)
}
fmt.Println("验证码识别结果:", result)

}