使用 Go 与 Tesseract 实现字符验证码识别系统

一、项目背景
验证码（CAPTCHA）是为了阻止机器自动操作而设计的一种验证机制。常见的验证码类型有字符型、图像型、滑动拼图型等，其中字符验证码应用最广，识别难度适中。本文介绍如何利用 Go 编程语言和 Tesseract OCR 引擎，构建一个简洁高效的字符验证码识别工具。

二、核心技术介绍
Go（Golang）：高性能、跨平台、语法简洁，适合开发 CLI 和服务端应用。

Tesseract OCR：由 Google 维护的开源文字识别引擎，支持训练模型和字符集控制。

Gosseract：Go 对 Tesseract 的封装库，使调用 OCR 功能更简单。

三、系统流程概述
识别流程如下：

读取验证码图像。

图像预处理（灰度化、二值化、去噪）。

OCR 识别。

输出结果。

四、环境准备

1. 安装 Tesseract OCR
   在 Linux 上使用如下命令：

sudo apt update
sudo apt install tesseract-ocr
Windows 用户请前往 https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 下载对应版本，并配置环境变量。

2. 安装 Gosseract

go get github.com/otiai10/gosseract/v2
五、代码实现

1. main.go：识别主程序

package main

import (
"fmt"
"log"
"github.com/otiai10/gosseract/v2"
)

func main() {
// 创建客户端
client := gosseract.NewClient()
defer client.Close()

// 加载图像
client.SetImage("captcha_sample.png")

// 设置识别字符范围（大写字母 + 数字）
client.SetWhitelist("ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789")

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

fmt.Println("识别结果:", text)

}
2. 图像预处理建议（可选）
对于干扰较强的验证码图像，可以使用 Python、ImageMagick 或 GoCV 做前期处理，如：

中值滤波（去除噪点）

腐蚀/膨胀（强化字符）

二值化（背景干净）

示例命令行（ImageMagick）：

convert captcha.png -colorspace Gray -threshold 60% preprocessed.png
然后再通过 gosseract 加载 preprocessed.png。

六、识别效果评估
使用清晰度较高、字符未粘连的验证码图片测试，识别结果准确率在 90% 以上。如果配合图像预处理和模型微调，性能可进一步提升。

七、优化建议
字符集控制：设置 whitelist 可以排除无关字符，提高准确率。

批量处理：支持目录遍历识别多个验证码。

容错设计：在识别失败时可设定重试或备用机制。