一、项目背景
随着自动化系统与数据采集需求的提升，验证码识别成为 Web 自动化中的一个重要环节。传统验证码识别通常为命令行形式，而在分布式服务或浏览器调用中，构建一个 HTTP 接口服务更为高效。
本项目将基于 Go 语言和 Tesseract OCR 构建一个轻量级验证码识别 API，实现验证码图片的在线解析。
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二、技术选型
Go：构建高并发 API 服务的理想语言
Tesseract OCR：强大的光学字符识别引擎
gosseract：Go 对 Tesseract 的封装库
Gin：高性能 Go Web 框架
三、环境准备
- 安装 Tesseract OCR
macOS：
brew install tesseract
Ubuntu：
sudo apt install tesseract-ocr
Windows：从官网下载安装并将其路径加入环境变量。
- 初始化 Go 项目
go mod init ocr-api
go get github.com/otiai10/gosseract/v2
go get github.com/gin-gonic/gin
四、服务端代码实现
package main
import (
"fmt"
"net/http"
"github.com/gin-gonic/gin"
"github.com/otiai10/gosseract/v2"
)
func main() {
r := gin.Default()
r.POST("/recognize", func(c *gin.Context) {file, err := c.FormFile("image")if err != nil {c.JSON(http.StatusBadRequest, gin.H{"error": "文件上传失败"})return}// 保存临时文件tempPath := "./" + file.Filenameif err := c.SaveUploadedFile(file, tempPath); err != nil {c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": "保存失败"})return}client := gosseract.NewClient()defer client.Close()client.SetImage(tempPath)client.SetWhitelist("0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ")text, err := client.Text()if err != nil {c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{"error": "识别失败"})return}c.JSON(http.StatusOK, gin.H{"result": text,})
})r.Run(":8080")
}
五、接口使用示例
请求方式
POST /recognize
表单字段名：image
文件类型：.png, .jpg 等验证码图片
请求示例（curl）
curl -X POST http://localhost:8080/recognize
-F "image=@test-code.png"
返回示例
{
"result": "7XKY"
}
六、增强功能建议
图像预处理：增加灰度、二值化等操作提高识别率（可使用 OpenCV 或 image 包）
支持 base64：提供 base64 图片数据上传通道
批量识别：一次识别多个验证码文件
API 鉴权：加入 Token 校验，保护接口安全