Go 打造图像识别引擎：实现验证码文本解析功能

news/2025/11/25 23:20:42/文章来源:https://www.cnblogs.com/ocr12/p/19270418

验证码作为一种防爬虫机制，在自动化处理流程中常常成为“最后的难关”。本文将介绍如何使用 Go 语言构建一个验证码识别工具，借助 Tesseract OCR 引擎完成图像文字的提取任务。我们将涵盖环境配置、图像处理、OCR 调用及识别优化等多个方面。

一、项目目标与整体流程

目标：实现一个简单可扩展的命令行工具，能够识别包含数字和字母的图像验证码。
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基本流程：

读取本地验证码图像；

对图像进行灰度化与二值化预处理；

使用 Tesseract 进行文字识别；

输出识别结果。

二、准备工作：工具链与依赖

安装 Go 环境

参考 Go 官网
完成 Go 语言的安装，验证方式：

go version

安装 Tesseract OCR
macOS：
brew install tesseract

Ubuntu：
sudo apt update
sudo apt install tesseract-ocr

Windows：

前往 Tesseract GitHub 页面下载 .exe 安装包。

验证：

tesseract --version

获取 Go 依赖包
go get github.com/otiai10/gosseract/v2
go get github.com/disintegration/imaging
go get github.com/nfnt/resize

三、核心实现代码

以下为验证码识别主程序 main.go：

package main

import (
"fmt"
"github.com/otiai10/gosseract/v2"
"github.com/disintegration/imaging"
"github.com/nfnt/resize"
"image"
"image/color"
"log"
"os"
)

func main() {
input := "captcha.png"
output := "preprocessed.png"

// 打开原图像
file, err := os.Open(input)
if err != nil {log.Fatalf("图像文件打开失败: %v", err)
}
defer file.Close()// 解码图像
img, _, err := image.Decode(file)
if err != nil {log.Fatalf("图像解码失败: %v", err)
}// 转换为灰度图像
gray := imaging.Grayscale(img)// 二值化处理
binary := image.NewRGBA(gray.Bounds())
for y := 0; y < gray.Bounds().Dy(); y++ {for x := 0; x < gray.Bounds().Dx(); x++ {pixel := color.GrayModel.Convert(gray.At(x, y)).(color.Gray)if pixel.Y > 127 {binary.Set(x, y, color.White)} else {binary.Set(x, y, color.Black)}}
}// 放大图像以提升识别准确率
scaled := resize.Resize(300, 0, binary, resize.Lanczos3)// 保存处理后图像（调试用）
err = imaging.Save(scaled, output)
if err != nil {log.Fatalf("图像保存失败: %v", err)
}// 创建 OCR 客户端并设置图像
client := gosseract.NewClient()
defer client.Close()
client.SetImage(output)// 限制识别字符集
client.SetVariable("tessedit_char_whitelist", "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789")
client.SetPageSegMode(gosseract.PSM_SINGLE_LINE)// 获取识别结果
text, err := client.Text()
if err != nil {log.Fatalf("识别失败: %v", err)
}fmt.Printf("验证码内容为: %s\n", text)

}

四、识别效果与调整技巧

即使使用 Tesseract，验证码识别也不是一锤定音的过程。以下技巧可用于进一步优化识别精度：