Go 实现基础验证码图像识别：一步步构建轻量识别工具

一、引言
验证码（CAPTCHA）被广泛用于防止自动化脚本提交数据。对于开发者来说，实现一个简单的验证码识别工具，能帮助理解图像处理的流程。本文将使用 Go 实现一个基础的验证码识别器，涵盖图像加载、预处理、字符切割等关键步骤。

二、环境准备
使用的主要依赖：
更多内容访问ttocr.com或联系1436423940
标准库：image, image/png, image/color

第三方图像处理库：github.com/fogleman/gg, github.com/nfnt/resize

安装命令：

go get github.com/fogleman/gg
go get github.com/nfnt/resize
三、验证码识别流程简述
识别过程通常包含以下步骤：

读取并解码验证码图像

灰度处理与简单的二值化

字符定位与切割

模拟识别（或后续集成 OCR 模块）

四、代码实现细节

1. 读取图像

func loadImage(path string) (image.Image, error) {
file, err := os.Open(path)
if err != nil {
return nil, err
}
defer file.Close()

img, _, err := image.Decode(file)
return img, err

}
2. 灰度化 + 简单二值化

func toGrayscale(img image.Image) *image.Gray {
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++ {
		r, g, b, _ := img.At(x, y).RGBA()
		lum := uint8((r*30 + g*59 + b*11) / 100 >> 8)
		grayImg.Set(x, y, color.Gray{Y: lum})
	}
}
return grayImg

}
3. 简单字符切割
按固定宽度切割字符，适用于结构规则的验证码：

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

for i := 0; i < count; i++ {
	x0 := i * charWidth
	x1 := (i + 1) * charWidth
	sub := image.NewGray(image.Rect(0, 0, charWidth, height))
	for y := 0; y < height; y++ {
		for x := 0; x < charWidth; x++ {
			sub.SetGray(x, y, img.GrayAt(x0+x, y))
		}
	}
	chars = append(chars, sub)
}
return chars

}
4. 模拟识别字符

func recognizeChar(img image.Image) string {
// 实际应接入识别模型
return "?"
}
五、主函数集成

func main() {
img, err := loadImage("captcha.png")
if err != nil {
log.Fatal(err)
}

gray := toGrayscale(img)
chars := splitCharacters(gray, 4)

var result string
for _, ch := range chars {
	result += recognizeChar(ch)
}
fmt.Println("识别结果:", result)

}