用 Go 编写验证码识别脚本（基于 Tesseract）

一、概述

识别验证码通常用于登录自动化、表单填写等自动化流程中。对于字符清晰、干扰较少的验证码，OCR 是一种轻便高效的识别方式。本文介绍如何使用 Go 调用 Tesseract OCR 实现验证码图片的识别。

二、前提条件

1. 安装 Tesseract OCR

macOS:
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brew install tesseract

Ubuntu:

sudo apt install tesseract-ocr

Windows:
下载地址：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract

安装成功后，在终端中运行 tesseract --version 以验证。

2. 安装 Go OCR 客户端库

使用 gosseract：

go get github.com/otiai10/gosseract/v2

三、代码实现

以下是一个基础的验证码识别脚本：

package main

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

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

client.SetImage("captcha1.png") // 验证码图像路径
client.SetWhitelist("ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789") // 只识别大写英文字母和数字

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

fmt.Println("验证码识别结果：", text)

}

四、输入输出说明

假设图像 captcha1.png 显示内容为 7PKB4，程序输出：

验证码识别结果：7PKB4

五、识别准确率优化建议

图片应清晰，无过度干扰；

控制验证码字符集范围，减少错误识别；

建议配合图像预处理，如：

灰度化

去除干扰线

二值化

这些可通过 ImageMagick 或 Python + OpenCV 实现。

六、可扩展方向

批量识别目录中的所有验证码图像；

将程序封装为 HTTP 接口；

集成日志、识别结果保存等功能；

与验证码生成库搭配，训练 OCR 模型。