Go 实现简单验证码识别系统

在自动化测试、爬虫和数据收集中，验证码是阻碍程序自动化的重要障碍。虽然 Python 在图像处理方面拥有强大的生态，但 Go 凭借其高并发特性和良好的系统集成能力，也可以在验证码识别中扮演关键角色。

本文将使用 Go 语言配合 imaging 图像库，实现一个基本的验证码识别流程，适用于结构规则、干扰较少的验证码图片。
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项目目标
识别如下样式的验证码：

固定字符数（如 4 个字符）

黑白或简单彩色

干扰较少

字符间隔均匀

技术栈
Go 1.20+

第三方库：github.com/disintegration/imaging

字符识别依赖 Python 模型服务或本地字典匹配（根据实际场景选择）

核心流程

1. 加载图片并灰度处理

func LoadAndGrayImage(path string) *image.Gray {
src, err := imaging.Open(path)
if err != nil {
log.Fatalf("加载图像失败: %v", err)
}
return imaging.Grayscale(src)
}
2. 图像二值化处理

func BinarizeImage(img *image.Gray, threshold uint8) *image.Gray {
bounds := img.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++ {
		gray := img.GrayAt(x, y).Y
		if gray < threshold {
			dst.SetGray(x, y, color.Gray{Y: 0})
		} else {
			dst.SetGray(x, y, color.Gray{Y: 255})
		}
	}
}
return dst

}
3. 固定宽度字符切割

func SliceCharacters(img *image.Gray, charCount int) []image.Image {
width := img.Bounds().Dx()
height := img.Bounds().Dy()
charWidth := width / charCount
var chars []image.Image

for i := 0; i < charCount; i++ {
	subImg := imaging.Crop(img, image.Rect(i*charWidth, 0, (i+1)*charWidth, height))
	subImg = imaging.Resize(subImg, 28, 28, imaging.Lanczos)
	chars = append(chars, subImg)
}
return chars

}
4. 模拟识别函数

func MockRecognizeChar(img image.Image) string {
// 伪识别，真实场景可通过 REST API 请求 Python 模型
return "X" // 返回固定字符占位
}
5. 整合主程序

func main() {
img := LoadAndGrayImage("captcha.png")
bin := BinarizeImage(img, 150)
charImgs := SliceCharacters(bin, 4)

var result string
for _, charImg := range charImgs {
	result += MockRecognizeChar(charImg)
}
fmt.Println("识别结果:", result)

}