Go 语言结合 Tesseract OCR 进行验证码识别

news/2025/11/29 23:50:34/文章来源:https://www.cnblogs.com/ocr12/p/19287778

验证码（CAPTCHA）是一种常见的安全机制，主要用于防止自动化脚本的恶意操作。然而，在自动化测试、数据采集等合法需求下，我们可能需要自动解析验证码。本教程将介绍如何使用 Go 语言和 Tesseract OCR 解析验证码，并探讨提高识别准确率的方法。
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环境配置

在开始编写代码前，我们需要安装 Go 语言和 Tesseract OCR 引擎。

1.1 安装 Go 语言

如果尚未安装 Go，可前往 Go 官网
下载并安装最新版本。安装完成后，可运行以下命令检查安装情况：

go version

1.2 安装 Tesseract OCR

不同操作系统的安装方式如下：

Windows：从 Tesseract GitHub
下载并安装。

Linux（Ubuntu）：

sudo apt update
sudo apt install tesseract-ocr

macOS（Homebrew 安装）：

brew install tesseract

安装完成后，执行以下命令确认安装成功：

tesseract --version

1.3 安装 Go 语言 Tesseract 库

为了在 Go 代码中使用 Tesseract，我们需要安装 gosseract 库：

go get -u github.com/otiai10/gosseract/v2

实现验证码解析
2.1 代码示例
package main

import (
"fmt"
"log"
"os"
"image"
"image/color"

"github.com/otiai10/gosseract/v2"
"github.com/nfnt/resize"
"github.com/disintegration/imaging"

)

func main() {
// 指定验证码图片路径
imagePath := "captcha.png"

// 打开图片文件
imgFile, err := os.Open(imagePath)
if err != nil {log.Fatalf("无法打开图片: %v", err)
}
defer imgFile.Close()// 解析图片
img, _, err := image.Decode(imgFile)
if err != nil {log.Fatalf("解析图片失败: %v", err)
}// 转换为灰度图
grayImg := imaging.Grayscale(img)// 进行二值化处理
binaryImg := image.NewRGBA(grayImg.Bounds())
for y := 0; y < grayImg.Bounds().Dy(); y++ {for x := 0; x < grayImg.Bounds().Dx(); x++ {pixel := color.GrayModel.Convert(grayImg.At(x, y)).(color.Gray)if pixel.Y > 140 { // 适当调整阈值binaryImg.Set(x, y, color.White)} else {binaryImg.Set(x, y, color.Black)}}
}// 适当调整图片大小，提高 OCR 识别率
resizedImg := resize.Resize(200, 0, binaryImg, resize.Lanczos3)// 保存处理后的图片（可选）
outputPath := "processed_captcha.png"
outFile, err := os.Create(outputPath)
if err != nil {log.Fatalf("无法创建输出图片: %v", err)
}
defer outFile.Close()
imaging.Encode(outFile, resizedImg, imaging.PNG)// OCR 识别
client := gosseract.NewClient()
defer client.Close()client.SetImage(outputPath)// 获取识别结果
text, err := client.Text()
if err != nil {log.Fatalf("OCR 识别失败: %v", err)
}// 输出识别结果
fmt.Printf("验证码内容: %s\n", text)

}