Go语言实现多类型验证码识别的实战指南

一、前言

验证码识别常用于自动化脚本、爬虫与数据采集场景中。随着验证码设计越来越多样，识别的准确性也受到挑战。本文将讲解如何使用 Go 语言结合 Tesseract OCR 实现一个通用验证码识别流程，并提出应对多类型验证码（数字、字母、干扰线等）的实用策略。

二、工具选择

Go 语言，处理图像与控制流程
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Tesseract，开源的 OCR 引擎

gosseract，Tesseract 的 Go 封装库

标准库中的图像处理包 image、image/color 等

三、识别原理与流程

基本流程如下：

下载或加载验证码图片

进行基础图像预处理（灰度化、去噪、二值化）

使用 Tesseract 进行 OCR 识别

输出识别结果

四、代码实现

项目初始化

go mod init captcha_solver
go get github.com/otiai10/gosseract/v2
主程序代码

package main

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

"github.com/otiai10/gosseract/v2"

)

func preprocess(img image.Image) image.Image {
bounds := img.Bounds()
processed := 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 > 180<<8 {
            processed.Set(x, y, color.White)
        } else {
            processed.Set(x, y, color.Black)
        }
    }
}
return processed

}

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

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

cleaned := preprocess(img)

out, _ := os.Create("cleaned.png")
defer out.Close()
png.Encode(out, cleaned)

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

client.SetImage("cleaned.png")
client.SetWhitelist("abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789")

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

fmt.Println("识别结果:", text)

}