Golang验证码生成器需先生成随机字符（如"A3K9"），再用gg库绘制成带噪点、线条和扭曲的图片，并在后端保存原始值用于校验。
实现一个Golang验证码生成器，核心在于图形绘制和校验逻辑的结合。你需要生成随机字符、将字符绘制成干扰图形的图片，并在后端保存用于比对的原始值。下面分步骤说明如何从零实现一个简单但实用的验证码系统。
1. 生成随机验证码字符串
验证码的基础是生成一组随机字符，通常为4-6位字母或数字组合。
示例代码：
func GenerateCaptchaText(length int) string {
const chars = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789"
result := make([]byte, length)
for i := range result {
result[i] = chars[rand.Intn(len(chars))]
}
return string(result)
}
调用 GenerateCaptchaText(4) 可得到如 "A3K9" 的验证码文本。
2. 使用图像库绘制带干扰的图形
使用 Go 的图像处理库（如 github.com/fogleman/gg）将文本绘制成带噪点、线条和扭曲的图片。
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安装依赖：go get github.com/fogleman/gg
func DrawCaptchaImage(text string, width, height int) (image.Image, error) {
dc := gg.NewContext(width, height)
// 白色背景
dc.SetRGB(1, 1, 1)
dc.Clear()
// 随机颜色与字体大小
dc.SetRGB(rand.Float64(), rand.Float64(), rand.Float64())
if err := dc.LoadFontFace("Arial.ttf", 48); err != nil {
dc.SetFontSize(48) // 回退默认字体
}
// 添加字符偏移模拟扭曲
for i, r := range text {
x := float64(20 + i*30)
y := float64(50 + rand.Intn(10)-5)
dc.DrawString(string(r), x, y)
}
// 添加干扰线
for i := 0; i < 3; i++ {
dc.SetRGBA(rand.Float64(), rand.Float64(), rand.Float64(), 0.5)
dc.MoveTo(rand.Float64()*float64(width), rand.Float64()*float64(height))
dc.LineTo(rand.Float64()*float64(width), rand.Float64()*float64(height))
dc.Stroke()
}
// 添加噪点
for i := 0; i < 50; i++ {
x, y := rand.Intn(width), rand.Intn(height)
dc.SetRGBA(rand.Float64(), rand.Float64(), rand.Float64(), 0.3)
dc.DrawPoint(float64(x), float64(y), 1)
}
return dc.Image(), nil
}
注意：确保运行环境中存在字体文件，或使用内置字体回退机制。
3. 存储与校验验证码值
生成的验证码文本不能直接返回给前端，必须通过服务端存储（如内存缓存、Redis）绑定用户会话进行后续校验。
简单内存存储结构：
var captchaStore = sync.Map{} // key: captchaID, value: text
func SaveCaptcha(id, text string) {
captchaStore.Store(id, text)
}
func VerifyCaptcha(id, input string) bool {
if value, ok := captchaStore.Load(id); ok {
stored := value.(string)
match := strings.EqualFold(stored, input)
if match {
captchaStore.Delete(id) // 一次性使用
}
return match
}
return false
}
每次生成验证码时分配唯一ID（如UUID），前端提交时携带该ID和输入内容进行比对。
4. 完整流程整合（HTTP接口示例）
提供两个接口：获取验证码图片、验证用户输入。
http.HandleFunc("/captcha", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
id := uuid.New().String()
text := GenerateCaptchaText(4)
img, _ := DrawCaptchaImage(text, 120, 60)
SaveCaptcha(id, text)
w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
var buf bytes.Buffer
png.Encode(&buf, img)
json.NewEncoder(w).Encode(map[string]string{
"id": id,
"data": base64.StdEncoding.EncodeToString(buf.Bytes()),
})
})
http.HandleFunc("/verify", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
var req struct{ ID, Input string }
json.NewDecoder(r.Body).Decode(&req)
if VerifyCaptcha(req.ID, req.Input) {
w.Write([]byte("true"))
} else {
http.Error(w, "验证码错误", 400)
}
})
前端接收 base64 图片并展示，用户输入后连同ID提交至 /verify 接口完成校验。
基本上就这些。整个流程清晰：生成文本 → 绘图混淆 → 存储原始值 → 用户输入比对。你可以根据需要扩展为 Redis 持久化、过期时间、点击式验证等。不复杂但容易忽略细节，比如及时清理已使用验证码，防止重放攻击。
