一、引言
验证码识别一直是自动化系统中的一大挑战，尤其在需要绕过简单字符验证码的场景下。虽然深度学习识别已较成熟，但如果希望快速实现一个轻量的识别功能，传统 OCR 工具 Tesseract 与 Go 语言的结合是一个高效、简单且实用的解决方案。
本篇文章将从零开始构建一个可运行的验证码识别工具，适用于静态字符验证码图像识别任务。
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二、项目架构
go-captcha-ocr/
├── main.go
├── captcha_samples/
│ └── test1.png
└── README.md
三、依赖安装与环境配置
- 安装 Tesseract
macOS：
brew install tesseract
Linux：
sudo apt update
sudo apt install tesseract-ocr
Windows：
安装地址：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
安装完成后添加 Tesseract 安装路径至系统环境变量 PATH
- 安装 Go 及第三方库
安装 Go 语言 ≥ 1.16
使用 Go modules 安装 OCR 调用库：
go mod init go-captcha-ocr
go get github.com/otiai10/gosseract/v2
四、核心代码实现
package main
import (
"fmt"
"log"
"os"
"github.com/otiai10/gosseract/v2"
)
func main() {
imagePath := "captcha_samples/test1.png"
if _, err := os.Stat(imagePath); os.IsNotExist(err) {log.Fatalf("图片文件不存在: %s", imagePath)
}client := gosseract.NewClient()
defer client.Close()client.SetImage(imagePath)// 设置识别字符范围（建议根据验证码实际字符优化）
client.SetWhitelist("ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789")text, err := client.Text()
if err != nil {log.Fatalf("识别失败: %v", err)
}fmt.Println("识别结果：", text)
}
五、识别前图像处理建议
为了提高 Tesseract 的识别成功率，建议在图像输入之前进行如下处理：
中值滤波去噪
图像二值化（如 Otsu 或固定阈值）
旋转矫正
字符区域裁剪
目前 Go 原生图像处理支持有限，如果希望更复杂的预处理，可使用 Python/OpenCV 脚本处理后再交由 Go + Tesseract 识别。
六、识别测试与性能建议
在一组简单测试中，对于标准 46 位字符验证码，Tesseract + Gosseract 可在约 200ms 内完成识别，准确率约 8592%。若验证码中包含较强扭曲或干扰线，需结合图像预处理辅助提高准确率。
如需批量处理：
images := []string{"a.png", "b.png", "c.png"}
for _, img := range images {
client.SetImage(img)
res, _ := client.Text()
fmt.Println(img, "->", res)
}