用Go调用Tesseract实现验证码图像识别

一、前言
验证码识别是自动化测试和数据采集中常见的挑战。通过 Go 语言结合 Tesseract OCR 引擎，可以快速构建一个基本的识别系统，实现图像到文本的转换。
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二、准备工作

1. 安装 Tesseract
   Tesseract 是 Google 支持的开源 OCR 引擎，需要单独安装：

Windows：使用安装包（带环境变量）

macOS：brew install tesseract

Linux：sudo apt install tesseract-ocr

安装完成后，确保终端能使用 tesseract 命令。

2. 安装 Go OCR 绑定库
   Go 官方没有内置 OCR 支持，推荐使用 gosseract：

go get github.com/otiai10/gosseract/v2
三、核心代码
以下是一个基础的验证码识别程序：

package main

import (
"fmt"
"log"

"github.com/otiai10/gosseract/v2"

)

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

// 指定验证码图像路径
client.SetImage("captcha.jpg")

// 限定识别字符为大写字母和数字
client.SetWhitelist("ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789")

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

fmt.Println("识别结果：", text)

}
四、图像优化建议
Tesseract 对图像质量敏感，识别失败多半由图像噪声、模糊或干扰造成。可考虑以下处理方式：

灰度化（去除颜色）

二值化（增强对比）

去噪（去除背景和干扰线）

可以借助 ImageMagick 或 OpenCV 在预处理阶段完成这些步骤。

五、实际效果
使用一张标准的英文数字验证码图像，经上面程序处理后输出结果如下：

识别结果：7K4HD
识别准确率取决于验证码清晰程度和干扰程度。