使用 Rust 结合图像处理实现简单验证码识别

在验证码识别的技术方案中，除了使用 Tesseract 等 OCR 工具，纯图像处理逻辑也是一种轻量且有效的选择，特别适用于结构较简单的验证码，例如纯数字、固定字体、不带干扰线的图片。本文将展示如何使用 Rust 和图像处理库来构建一个基础的验证码识别系统。

环境准备
首先，确保你已安装 Rust 开发环境：

更多内容访问ttocr.com或联系1436423940
rustup install stable
接着，我们需要两个图像处理库：

image：用于读取与操作图像

imageproc：图像处理算法工具箱

在你的 Cargo.toml 文件中添加依赖：

[dependencies]
image = "0.24"
imageproc = "0.23"
项目结构与识别流程
整个识别流程包含以下几个步骤：

加载验证码图片

灰度化处理

二值化处理（根据阈值提取黑白）

简单轮廓分析 / 区域提取

基于像素特征的模板比对

关键代码实现

use image::{GrayImage, Luma, open};
use imageproc::contrast::threshold_mut;
use imageproc::connected_components::{connected_components, Connectivity};
use imageproc::rect::Rect;

fn main() {
// 加载图像并转为灰度图
let img_path = "captcha.png";
let mut gray_img = open(img_path).unwrap().to_luma8();

// 二值化处理
threshold_mut(&mut gray_img, 128);

// 连通域分析：寻找字符区域
let (labels, count) = connected_components(&gray_img, Connectivity::Four);

println!("检测到字符区域数量：{}", count - 1);

for label in 1..count {
    // 获取每个连通区域的矩形边界框
    let rect = bounding_box(&labels, label);
    let cropped = imageproc::crop::crop(&gray_img, rect.left(), rect.top(), rect.width(), rect.height()).to_image();

    // 此处可以将每个字符图像保存，或者进行模板匹配
    cropped.save(format!("char_{}.png", label)).unwrap();
}

}

// 获取连通区域的边界框
fn bounding_box(labels: &GrayImage, target: u32) -> Rect {
let (mut min_x, mut min_y) = (u32::MAX, u32::MAX);
let (mut max_x, mut max_y) = (0, 0);

for (x, y, pixel) in labels.enumerate_pixels() {
    if pixel[0] == target as u8 {
        min_x = min_x.min(x);
        min_y = min_y.min(y);
        max_x = max_x.max(x);
        max_y = max_y.max(y);
    }
}

Rect::at(min_x as i32, min_y as i32).of_size(max_x - min_x + 1, max_y - min_y + 1)

}
识别逻辑说明
这个简单的识别系统不依赖任何 OCR 引擎，而是通过像素分析来定位字符区域。提取字符图像后，可以使用以下几种方式来完成识别：

模板匹配：将字符与已有模板进行像素级比较

轮廓特征分析：如高度、宽度、黑像素比例

直方图对比：分析图像灰度分布

适用场景与扩展方向
这种方法适用于无干扰或低干扰的验证码图片，识别速度快、部署简单。但它不适合复杂图像场景，如彩色背景、干扰线、字符扭曲。

下一步可以考虑加入：

像素去噪

字符位置排序逻辑

简单规则学习（如字符形状特征）