使用 Go 实现验证码图像识别：基于 Tesseract 的实践

一、引言
在Web系统中，验证码作为防止自动化攻击的重要机制，常常需要人工识别。但在一些自动化场景中，我们希望程序能自动识别这些验证码。借助 Tesseract OCR 引擎和 Go 语言，我们可以实现一个简单的验证码识别工具。

二、开发环境
Go 版本：1.18+
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Tesseract OCR：4.x 或 5.x

第三方库：gosseract，Tesseract 的 Go 语言绑定库

安装 Tesseract
Windows：下载安装包，添加 Tesseract 路径到环境变量。

macOS：

brew install tesseract
Ubuntu/Debian：

sudo apt update
sudo apt install tesseract-ocr
安装 gosseract

go get github.com/otiai10/gosseract/v2
三、识别验证码核心代码

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("code.png")

// 可选：限制识别字符范围
client.SetWhitelist("0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ")

// 获取识别结果
text, err := client.Text()
if err != nil {
	log.Fatal("识别出错：", err)
}

fmt.Println("识别结果：", text)

}
四、图像预处理建议（可选）
为提升识别准确率，推荐在识别前对验证码图像进行如下预处理：

灰度化

二值化

去除干扰线

可以借助第三方工具如 OpenCV（通过 Python 或 C/C++），将图像预处理后再由 Go 程序识别。

五、应用说明
可用于自动化测试中绕过验证码流程

利于构建爬虫自动登录系统

适合学习图像识别与 OCR 流程