用 Rust 和 Tesseract OCR 实现验证码识别

一、引言
验证码识别在自动化测试和数据处理任务中具有重要作用。Rust 作为一门高性能和安全的系统编程语言，可以结合 Tesseract OCR 实现高效的验证码识别。
本文将演示如何使用 Rust 结合 Tesseract 进行验证码识别，同时进行图像预处理来提升准确率。

二、环境准备
2.1 安装 Rust
首先，确保安装了 Rust 开发环境：
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curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
rustc --version
cargo --version
2.2 安装 Tesseract OCR
Linux (Ubuntu)：

sudo apt update
sudo apt install tesseract-ocr libtesseract-dev
Windows：

下载 Tesseract Windows 版本。

配置环境变量。

macOS：

brew install tesseract
三、创建 Rust 项目
使用 Cargo 创建一个新项目：

cargo new captcha_ocr
cd captcha_ocr
3.1 在 Cargo.toml 中添加依赖
编辑 Cargo.toml 文件，添加以下依赖：

[dependencies]
tesseract = "0.5"
image = "0.24.3"
四、Rust 代码实现
4.1 代码结构
加载验证码图像

图像预处理（灰度化、二值化）

使用 Tesseract 识别验证码

打印识别结果

4.2 代码示例
编辑 src/main.rs 文件：

use image::{DynamicImage, GenericImageView, Luma};
use tesseract::Tesseract;
use std::path::Path;

fn preprocess_image(image_path: &str) -> DynamicImage {
let img = image::open(image_path).expect("无法打开图像文件");
let gray_img = img.grayscale();
let binary_img = gray_img.map(|_, _, pixel| {
let luma = pixel[0];
if luma > 128 { Luma([255]) } else { Luma([0]) }
});
binary_img
}

fn recognize_captcha(image_path: &str) -> String {
let processed_image = preprocess_image(image_path);
let output_path = "processed.png";
processed_image.save(output_path).expect("无法保存预处理图像");

let text = Tesseract::new(None, Some("eng"))
    .and_then(|mut tess| tess.set_image(output_path).get_text())
    .expect("OCR 识别失败");
text.trim().to_string()

}

fn main() {
let captcha_path = "captcha.png"; // 替换为你的验证码路径
let result = recognize_captcha(captcha_path);
println!("识别出的验证码: {}", result);
}
五、运行程序
构建并运行程序：

cargo run
六、优化识别率
6.1 使用自定义 PSM 模式
可以设置 Tesseract 的页面分割模式（PSM），适用于单行验证码：

let text = Tesseract::new(None, Some("eng"))
.and_then(|mut tess| {
tess.set_image(output_path)
.set_variable("tessedit_pageseg_mode", "6")
.get_text()
})
.expect("OCR 识别失败");
6.2 图像预处理增强
降噪处理：可使用中值滤波去除噪点。

字符分割：对于粘连字符，可尝试进行分离处理。