用 Go 编写验证码识别工具（基于 Tesseract）

一、项目简介
在自动化登录、爬虫系统中，我们常会遇到验证码限制。对于结构简单的验证码图片，可以使用 OCR 技术自动识别字符。本文介绍如何用 Go 编写一个小工具，调用 Tesseract 引擎完成验证码识别。

二、安装准备

1. 安装 Tesseract
   Windows：下载安装包并配置环境变量；

macOS：执行 brew install tesseract；

Linux：执行 sudo apt install tesseract-ocr。

安装后验证：

tesseract --version
2. 安装 Go OCR 库

go get github.com/otiai10/gosseract/v2
三、代码实现
以下是完整的识别程序：

package main

import (
"fmt"
"log"

"github.com/otiai10/gosseract/v2"

)

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

err := client.SetImage("captcha.jpg")
if err != nil {
	log.Fatal("加载图像失败:", err)
}

// 限制识别字符，提高准确率
client.SetWhitelist("ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789")

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

fmt.Println("验证码内容：", text)

}
四、输入输出示例
输入图像：captcha.jpg
内容为：F38KQ

程序输出：

验证码内容：F38KQ
五、常见问题
问题 说明与建议
输出为空 图像路径是否正确？图像是否过小或模糊？
识别错误率高 尝试去除干扰线、缩放图像、限制字符集
程序无法运行 检查 Tesseract 是否已安装并配置环境变量

六、适用场景
自动化测试系统验证码识别

表单自动填充辅助工具

小规模验证码数据集预标注

七、后续拓展
批量识别：可遍历图像文件夹，批量处理；

图像预处理：结合 ImageMagick、OpenCV 清洗图像；

部署为 API 接口，供其他程序调用。