一、项目背景
验证码的复杂性在不断提高，越来越多的验证码包含噪声、干扰线、扭曲等图像处理障碍，直接使用 Tesseract OCR 识别往往无法获得理想结果。本项目基于 Go 语言，通过图像预处理提升验证码图像质量，再调用 Tesseract 进行识别，以增强识别效果。
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二、技术路线
组件 说明
Go 主体开发语言
Tesseract OCR 引擎，负责文字识别
Gosseract Go 调用 Tesseract 的接口
gocv OpenCV 的 Go 绑定，用于图像处理
三、环境配置
- 安装 OpenCV（用于 gocv）
Ubuntu：
sudo apt update
sudo apt install libopencv-dev
macOS：
brew install opencv
2. 安装 Go 依赖
go get github.com/otiai10/gosseract/v2
go get -u -d gocv.io/x/gocv
四、目录结构
captcha-preprocess/
│
├── main.go // 主入口
├── preprocess.go // 图像预处理模块
五、图像预处理模块（preprocess.go）
package main
import (
"gocv.io/x/gocv"
)
func PreprocessImage(inputPath string, outputPath string) error {
img := gocv.IMRead(inputPath, gocv.IMReadGrayScale)
if img.Empty() {
return fmt.Errorf("无法读取图像：%s", inputPath)
}
// 二值化
gocv.Threshold(img, &img, 120, 255, gocv.ThresholdBinary)// 降噪
gocv.MedianBlur(img, &img, 3)// 保存处理后图像
ok := gocv.IMWrite(outputPath, img)
if !ok {return fmt.Errorf("图像保存失败：%s", outputPath)
}
return nil
}
六、主程序入口（main.go）
package main
import (
"fmt"
"os"
"github.com/otiai10/gosseract/v2"
)
func main() {
if len(os.Args) < 2 {
fmt.Println("用法: go run main.go <原图像路径>")
return
}
input := os.Args[1]
output := "processed.png"err := PreprocessImage(input, output)
if err != nil {fmt.Println("预处理失败：", err)return
}client := gosseract.NewClient()
defer client.Close()
client.SetImage(output)
client.SetWhitelist("0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ")text, err := client.Text()
if err != nil {fmt.Println("识别失败：", err)return
}fmt.Println("识别结果：", text)
}
七、运行示例
go run main.go captcha.png
输出：
识别结果：Y8TK