使用 Go 和 Tesseract 实现图像验证码自动识别

一、项目概述

在很多系统登录或注册流程中，会出现验证码机制来防止恶意请求。为了实现接口测试或自动化操作，我们可以通过程序识别验证码内容。本文介绍如何使用 Go 语言结合 Tesseract OCR 完成简单验证码识别。

二、准备工作
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Go 环境安装
安装 Go 并配置环境变量，推荐使用 Go 1.18 以上版本。

安装 Tesseract OCR 引擎

Windows 用户可下载安装程序并设置环境变量：
https://github.com/tesseract-ocr/tesseract

Linux 用户：

sudo apt install tesseract-ocr
macOS 用户：

brew install tesseract
安装 gosseract 库

go get github.com/otiai10/gosseract/v2
三、核心代码

以下是验证码识别的 Go 代码实现：

package main

import (
"fmt"
"log"

"github.com/otiai10/gosseract/v2"

)

func main() {
client := gosseract.NewClient()
defer client.Close()

// 设置验证码图片路径
client.SetImage("captcha_sample.png")

// 限定识别字符范围（可选）
client.SetWhitelist("ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789")

// 获取识别结果
result, err := client.Text()
if err != nil {
	log.Fatalf("识别失败: %v", err)
}

fmt.Printf("验证码识别结果：%s\n", result)

}
四、识别效果优化

对于较模糊的验证码图片，建议在识别前进行灰度化和二值化处理。

通过调用 ImageMagick 或 OpenCV 工具，可进一步去除干扰线或噪声。

Tesseract 默认识别英文，如果验证码为数字或英文字母组合，建议设置字符白名单提高准确性。

五、应用场景

接口自动化测试

数据采集时的验证码突破

后台批量操作中的验证处理