Go语言构建简易验证码识别工具

一、项目概述
随着Web应用对自动化提交限制的加强，验证码在用户验证场景中被广泛使用。手动输入验证码在自动测试或爬虫系统中显得不便，因此我们尝试借助OCR（光学字符识别）工具来自动识别验证码图像。本文将介绍如何使用Go语言结合Tesseract实现基本的验证码识别。

二、工具介绍
Go语言：静态类型编程语言，适合快速构建高性能服务。

Tesseract OCR：Google维护的开源文字识别引擎，支持多语言识别。

gosseract库：Go语言对Tesseract的封装库，提供简洁的API接口。

三、环境配置
安装Tesseract（以Windows为例）：

从官方仓库下载安装。

安装完成后将Tesseract的安装路径添加到环境变量中。

初始化Go模块并安装gosseract：

go mod init captcha_ocr
go get github.com/otiai10/gosseract/v2
四、代码实现
以下代码实现了对本地图像验证码的简单识别。

package main

import (
"fmt"
"log"

"github.com/otiai10/gosseract/v2"

)

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

// 设置验证码图像路径
err := client.SetImage("captcha.png")
if err != nil {
	log.Fatal("加载图片失败:", err)
}

// 设置允许识别的字符集（数字+大写字母）
client.SetWhitelist("ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789")

// 执行识别
text, err := client.Text()
if err != nil {
	log.Fatal("识别失败:", err)
}

fmt.Println("验证码内容为:", text)

}
五、识别效果优化建议
验证码图像的复杂程度直接影响识别精度，可通过以下方式提升效果：

二值化处理：去除干扰背景色；

字符分割：如果字符粘连严重，考虑预处理图像；

使用专用训练集：对于特定风格的验证码，可训练Tesseract模型增强效果。