Go语言实现验证码识别及图像预处理优化

一、引言

验证码是一种常见的防爬虫机制，常见于登录、注册等操作中。尽管验证码多种多样，但大多数都是基于图像的字符识别。本文将介绍如何使用 Go 语言结合 Tesseract 进行验证码识别，并在此基础上加入图像预处理手段，提高识别准确率。

二、所用技术

Go 语言
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Tesseract OCR 引擎

Go 图像处理库 image, image/color, image/draw 等

gosseract（Tesseract 的 Go 封装）

三、环境准备

安装 Tesseract

Linux/macOS:
sudo apt install tesseract-ocr
或
brew install tesseract

Windows:
安装 tesseract 并将其路径加入系统环境变量。

初始化 Go 项目并安装依赖

go mod init captcha-ocr
go get github.com/otiai10/gosseract/v2

四、图像预处理和识别流程

我们以一个验证码样例图像为例进行处理，流程如下：

加载图像

灰度化

二值化

保存处理后的图像

调用 Tesseract 识别文本

五、代码实现

main.go

package main

import (
"fmt"
"image"
"image/color"
"image/png"
"os"

"github.com/otiai10/gosseract/v2"
)

func grayAndThreshold(img image.Image) image.Image {
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()
avg := (r + g + b) / 3
if avg > 128<<8 {
grayImg.Set(x, y, color.White)
} else {
grayImg.Set(x, y, color.Black)
}
}
}
return grayImg
}

func main() {
file, err := os.Open("captcha.png")
if err != nil {
panic(err)
}
defer file.Close()

srcImg, _, err := image.Decode(file)
if err != nil {
panic(err)
}

processedImg := grayAndThreshold(srcImg)

outFile, _ := os.Create("processed.png")
defer outFile.Close()
png.Encode(outFile, processedImg)

client := gosseract.NewClient()
defer client.Close()

client.SetImage("processed.png")
text, err := client.Text()
if err != nil {
panic(err)
}

fmt.Println("识别结果：", text)