使用Go语言实现图标点选验证码识别及分割

图标点选验证码是一种有效的防止自动化攻击的手段，它要求用户点击指定的图标进行验证。本文将介绍如何使用Go语言结合ONNX模型和Siamese神经网络来实现图标点选验证码的识别和分割。

一、技术背景
图标点选验证码的破解分为两部分：图标分割和相似度对比。图标分割用于检测并裁剪出验证码图片中的各个图标；相似度对比则用于确定这些图标是否与指定的目标图标相匹配。

二、图标分割
1. 图像处理
首先，加载并处理图像。为了适应模型的输入要求，需要对图像进行缩放和填充。

go

package main

import (
    "image"
    "image/draw"
    "image/jpeg"
    "os"
    "github.com/nfnt/resize"
)

func paddedResize(img image.Image, newWidth, newHeight uint) image.Image {
    resized := resize.Resize(newWidth, newHeight, img, resize.Lanczos3)
    newImage := image.NewRGBA(image.Rect(0, 0, int(newWidth), int(newHeight)))
    draw.Draw(newImage, newImage.Bounds(), resized, image.Point{}, draw.Src)
    return newImage
}

func loadImage(filePath string) (image.Image, error) {
    file, err := os.Open(filePath)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    defer file.Close()
    img, err := jpeg.Decode(file)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    return img, nil
}

func saveImage(img image.Image, filePath string) error {
    out, err := os.Create(filePath)
    if err != nil {
        return err
    }
 &nb